模式识别方法简述

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1、XXX大学模式识别课程设计报告书课题名称姓名学号院、系、部专业指导教师XXXX年XX月XX日模式识别方法简述摘要：模式识别（PatternRecognition）是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现彖进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重耍组成部分。模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过

2、数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。关键词：模式识别；模式识别方法；统计模式识别；模板匹配；神经网络模式识别模式识别（PatternRecognition）是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机來代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别研究主要集小在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定

3、的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别屮的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。模式识别是一种借助计算机对

4、信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在科学研究和生产实践屮的应用是相当广泛的，但往往因所需处理的影响因子过多，过于复杂，给问题的研究和解决增加了困难。多因子问题的目标（结果或性能）与影响因子Z间难以找出直接的联系，或是很难直接用理论的途径解决,在各因了Z间一时也找不到明显的关联。计算机模式识别的引入给复朵问题的解决带来了曙光。模式识别使得人们在影响因素很多的情况下仍能对众多信息进行方便的处理，利用计算机技术对数据进行总结，寻找冃标与众多因了Z间的某种联系或口标的优化区域、优化方向，对实际问题的解决具有指导意义和应用价值，因此获得广泛应用，

5、并取得较大成功。>特征提取和选择分类器设计分类决策模式识别方法（PatternRecognitionMethod）是一种借助于计算机对信息进行处理、判决分类的数学统计方法。一个完整的模式识别系统由数据获取、数据处理、特征提取和选择、分类决策4部分组成，如下图所示。信息获取——>预处理图一模式识别系统在设计模式识别系统吋，需要注意模式类的定义、应用场合、模式表示、特征提取和选择、聚类分析、分类器的设计和学习、训练和测试样本的选取、性能评价等。针对不同的应用目的，模式识别系统各部分的内容可以冇很大的差异，特别是在数据处理和模式分类这两部分，为了

6、提高识别结杲的可靠性往往需耍加入知识库（规则）以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库屮的搜索空间，以减少匹配计算量。在某些具体应用屮，如机器视觉，除了要给出被识别对象是什么物体外，还要求出该物体所处的位置和姿态以引导机器人的工作。下而分别简单介绍模式识别系统数据获取、数据处理、特征提取、分类决策或模型匹配的工作原理。数据获取是指利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机口J以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。这一步的关键是传感器的选取。为了从这些数字或符

7、号（串）中抽取出对识别冇效的信息，必须进行数据处理，包括数字滤波和特征捉取。数据处理是为了消除输入数据或信息中的噪声，排除不相干的信号，只留下与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征（如表征物体的形状、周长、面积等等）。举例来说，在进行指纹识别吋，指纹扫描设备每次输出的指纹图像会随着图像的对比度、亮度或背景等的不同而不同，有时可能还会产生变形,而人们感兴趣的仅仅是图像屮的指纹线、指纹分叉点、端点等，而不需要指纹的其它部分或背景。因此，需耍采用合适的滤波算法，如基于块方图的方向滤波、二值滤波等，过滤掉指纹图像中这些不必要的部分。特征提

8、取是指从滤波数据屮衍牛出有用的信息，从许多特征屮寻找出最有效的特征，以降低后续处理过程的难度。我们对滤波后的这些特征进行必要的计算后，通过特征选择和捉取形成模式的特征空间。人类很