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模 式 识 别 第一章 引言 模式识别基本概念 模式识别的发展 模式识别的方法 模式识别系统的基本原理 模式识别的基本问题 例子1：医生诊病过程 1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果，作出正确的诊断。 在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等等，对照医生诊病过程，有： a.样本：医院里的众多患者，每个患者都是一个样本； 单一样本：医生诊断的某一患者，就是样本空间中的一个单一样本； 样本值：某一患者的化验、检查结果与表征现象。 b.模式：各样本值按一定的数据准则综合的结果； 模式样本：具有某种模式的样本； 模式采集：获取某样本的测量数值的过程； 医生诊病过程 c.特征：患者某些具有显著特征的化验数据及表征； 特征选择与提取：能表征(疾病)特异性的化验结果与表征； d.判决：医生运用知识、病例经验综合分析给出诊断； 判决准则/规则：医生的知识 判决结果：将患者明确(或以概率)确定为某一种病症(或多种/并发病症)的患者(及病患严重程度) 事实上，最后的结果也成为分类。因此有预先知道类别(已知病症)与未知类别(未知病症)的区别。 模式识别：就是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类。 基 本 概 念 模式：是一个物体或感兴趣实体的定量的或结构的描述。 模式类：是具有某些共同特性的模式的集合。 模式识别：从不相关的细节背景中，抽取数据的有意义的特征或属性, 根据这些特征和属性对数据进行分类，把特征和属性相同的数据归成同一类。 具体项目的识别：识别字符、图画某些其他、音乐及周围事物的过程，分为视觉和听觉识别。 抽象项目的识别：不靠外界的感官刺激而识别一个古老的论点或某个问题的解答。 模式识别的发展 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础。因此，在60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现“维数灾难”。随着计算机运算速度的迅猛发展，这个问题得到一定克服。目前，统计模式识别仍是模式识别的主要理论。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论，在此基础上，美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到了较广泛的应用。 模式识别的发展 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视。 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际学术会议； 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分析与机器智能（PAMI）委员会，每2年召开一次模式识别与图象处理学术会议； 国内的组织有电子学会，通信学会，自动化协会，中文信息学会….。 模式识别的发展 模式识别的应用领域更加广泛： 生物、医学、军事、农业、工业、社会、教育、航天、航空、经济、金融、生物认证、数字水印…… 基于语音： 重点人物通信监控语音识别系统/规模音频资料检索 基于图像： 光学字符识别(Optical Character Recognition OCR)/车牌识别(Vehicle License Plate Recognition VLPR)/人脸识别/指纹识别/签名认证/支票认证/表情和手势识别/农作物分类与害虫识别/生物信息学：DNA识别/航空与卫星遥测遥感数据资源调查/军用目标的图像识别/基于图形模式识别的机器人控制等 基于工程数据： 振动模式分析与故障诊断/石油钻井数据分析与事故预报/基于状态模式的智能控制/数据挖掘与知识发现等 模式识别的发展 模式识别的计算手段更加先进： 海量存储技术、高速计算/并行计算技术、 网格技术、网络技术、 新型前端器件(激光、红外、MEMS、传感器网络)…… 模式识别的新型算法层出不穷： Computation with word(Zadeh) Soft Computation DNA Computation…… 国内外模式识别的学术活动从未间断: 小波/模式识别国际会议、机器学习/模式识别国际会议、图像处理/模式识别国际会议、数据挖掘/模式识别国际会议…… 模式识别的方法 决策理论方法（统计识别法）：以判别