ch1 模式与模式识别概论知识讲稿.ppt

2011.2 句法模式 方法 统计方法 根据训练样本，建立决策边界 统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界 判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最优”的参数 本课程的重点内容 方法 神经网络 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来（weight）实现。 进行大规模并行计算的数学模型 优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题 缺点：缺少有效的学习理论 方法 几种方法比较 方法 表达 识别函数 评价准则 模版匹配 样本，像元，曲线 相关，距离度量 分类错误 统计方法 特征 决策函数 分类错误 句法方法 基元 规则，语法 接受错误 神经网络 样本，像元，特征 网络函数 均值方差错误 方法 * 理学院 武汉理工大学 * 理学院 武汉理工大学 第一章 概论 Pattern Recognition wanwanyuan@ 1.1 模式及模式识别的概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别方法 1.4 模式识别的应用 第一章 模式识别概论 1. 模式和模式识别 2. 人的模式识别能力 3. 计算机模式识别问题 1.1 模式识别和模式的概念 具有某些属性的实体的集合 苹果 水果 具体形式：实体 抽象形式：概念 1. 模式和模式识别 例如，判断某细胞是正常细胞还是癌变细胞，我们可以抓住两个特征，一个是细胞的圆形度x，一个是细胞的形心偏差度y。因为，正常细胞比较圆，即图形度大；正常细胞的细胞核中心偏离细胞中心小，即形心偏差度小；而癌变细胞的圆形度小，形心偏差度大，这两个待征能比较有效地区分正常细胞与癌变细胞，所以，我们可以用途两个特征来描述细胞。为了便于数学处理，我们把这些数据持征组成向量(x, y)，称为特征向量。 1. 模式和模式识别 模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。 样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。 模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。 1. 模式和模式识别 Pattern recognitionis the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. (Anil K. Jain) 1. 模式和模式识别 人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式识别的任务。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学，有广泛的需求。 模式识别是从样本到类别的映射。 1. 模式和模式识别 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。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京荪 提出句法结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和应用。 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的应用。 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视。 模式识别简史 2. 人的模式识别能力 人的视觉识别能力 图像信息 80% 看书、看报、写字 看电影、看风景 … 光学信息 可见光图像、红外图像 X射线图像、γ射线图像 静态图像、动态图像 2. 人的模式识别能力 人的听觉识别能力 一听就知道是 … 2. 人的模式识别能力 人的嗅觉的识别能力人的味觉的识别能力人的触觉识别能力人的五觉综合识别能力 为什么研究它？ 3、计算机模式识别问题 生产实践的需要：需要智能机器人，另外人的工资高，而计算机的价格越来便宜。 信息爆炸现象：用人来不及处理信息。如：卫星遥感，超级市场，邮政，银行，指纹库。 危险地带：油漆、放射、高温、核电站。 提高工效：自动化带来的好处已经显而易见。 对象空间 模式空间 特征空间 类型空间 各类空间（Space)的概念 模式采集：从客观世界（对象空间）到模式空间的过程称为模式采集。 特征提取和特征选择