模式识别在图像处理中的应用

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1、·!+·《测控技术》!""#年第!(卷第&期文章编号：%"""$++!*（!""#）"&$""!+$"&模式识别及其在图像处理中的应用!"##$%&’$()*&+#+)&"&,-#./001+("#+)&+&-2"*$!%)($..+&*（北京工业大学信号与信息处理研究室，北京,%"""!!）,张新峰，沈兰荪摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图%所示。中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、

2、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法中图分类号：-.(*%文献标识码：/图%,模式识别的基本框架根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监!"#$%&’$(01232345464789:4;28<=8:9>24?@;5@?21<1=1@71;24771A督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件B4;=4C9@

3、224?;?4=8B;1218;1DE1547F>D451;2341:@B49?8=4DD1;B1;A下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如=?4@D1;B7FG-34<4@2>?44H2?@=218;@;5234:@1;:42385D8<9@224?;图%，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计?4=8B;1218;1;2341:@B49?8=4DD1;BCE31=31;=7>54D2@21D21=@754=1A分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本D1

4、8;CD2?>=2>?@7:42385C<>IIF:42385C@?21<1=1@7;4>?@7;42E8?J@?4经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识D>::@?1I45G-34D>998?264=28?@;5K18;1=9@224?;?4=8B;1218;E31=3别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情@?4234;4E5464789:4;2D8<2349@224?;?4=8B;1218;@?4@7D8@;@A况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的

5、模7FI45G/27@D2C2349?8K74:D28K4D87645@;55464789:4;22?4;5D@?4式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别51D=>DD45G等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感)*+,-%.#(9@224?;?4=8B;1218;L1:@B49?8=4DD1;BL<4@2>?44H2?@=A图像的识别等。218;L?4=8B;1218;:42385D模式识别过程可以看作从样本空间到类别空间的一个映射过程。如果把一个具有!个特征作为

6、参量的!维特征空间划分,,模式识别诞生于!"世纪!"年代，随着计算机的出现和人为不同的区域，那么每个区域与一类模式类相对应。其中，特征选择与提取是模式识别的一个重要环节，如果所选取的特征能工智能的发展，模式识别在’"年代初迅速发展成一门学科。它够比较全面反映类的本质特征，那么分类器就比较容易设计；否所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推则，分类器设计的难度就增加。因此特征选择和提取是模式识动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像别研究的一项重要内容。处理就是模式识别方法的

7、一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。!,特征提取和特征选择［%P!］［%P(］%,模式识别的基本框架原始样本往往处于一个高维空间，特征提取指的是通过映射的方法用低维空间来表示样本的过程。特征提取后样本的可模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模分性应该更好，分类器更易设计。常用的方法有主元分析法式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布（.N/）、线性判别分析、核函数主元分析（Q4?;47.N/）、独立主的信息，模式所属的类别或同

8、一类中模式的总体称为模式类，其元分析法（RN/）、自组织映射（SMT）方法等。文献［!］对上述方中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算法的性质进行了详细的比较，并指出各种方法适合解决的问题。机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各特征提取在图像处理（例如图像分割、图像识别、图像检索等）收稿日期：!""#$"%$"&中得到了广泛的应用，文献［+］采用Q4?;47.N/方法进行人脸基金项目：国家自然科学基金资助项目（’"("%"