《图像匹配与识别》PPT课件

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1、本章指导：了解图像匹配与识别技术(模式识别)的基本概念以及常用图像匹配与识别方法。第11章图像匹配与识别（模式识别）2021/8/42第11章图像匹配与识别11.1模式与模式识别11.2基于匹配的识别技术11.3统计模式识别11.4句法模式识别11.5模糊模式识别方法11.6人工神经网络识别法11.7统计学习理论和支持向量机识别方法11.8小结2021/8/4311.1模式与模式识别11.1.1模式的概念模式识别(patternrecognition)作为一门学科有其系统的理论基础和技术方法。模式识别属于图像分析的范

2、畴，它所得到的结果是一幅有明确意义的数值或符号构成的图像或图形文件，而不再是一幅具有随机分布性质的图像。模式识别的目的:对图像中的物体进行分类;找出图像中有哪些物体。2021/8/44举例在人们的日常生活和工作中，模式识别是普遍存在和经常进行的过程。例如，医师为一个患者看病，首先要测量这个患者的体温和血压，化验血沉，询问临床表现然后通过综合分析，抓住主要病症，最后医师运用自己的知识，根据主要病症，为这个患者作出正确的诊断。上述医师为患者诊断的过程就是模式识别的一个完整过程。在模式识别技术中，经常使用的术语有样本、模式、

3、特征和类型等。医院里有许多患者，每个患者都是一个样本。请医生给出诊断的某一个患者，就是来自许多患者中的单一样本。患者的体温、血压等测量值，就是这个样本的诸测量值。样本诸测量值的综合，在模式识中被称为模式。具有某种模式的样本，有时称为模式样本。获得某个样本诸测量值的过程称为模式采集。患者的主要病症可以称为样本的特征。模式样本诸测量值经过综合分析找出主要病症这个过程在模式识别技术中称为特征提取和特征选择。医帅运用自己的知识作出诊断，在模式识别中称为分类判决。医师的知识是判决的准则，或者称为判决规则。判决结果把患者区分成某种

4、疾病的患者，这就是把样本(患者)区分成相应的类型(疾病)。2021/8/45模式模式就是存在于时间和空间中，可以区别它们是否相同或相似的可观察的事物。模式所指的不是事物本身，而是从事物中获取的信息。模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性:可观察性可区分性相似性2021/8/4611.1.2模式识别系统模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过程，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划分到各自的模式类中去的过程。模式类是指模式所属的类别或同一类中模式的总体。模式识别–直观，无所不在，“人以类聚，物以群

5、分”周围物体的认知：桌子、椅子人的识别：张三、李四声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语气味的分辨：炸带鱼、红烧肉人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算机来说却是非常困难的。2021/8/47图像分析技术分类的三种基本范畴知识库分割表示与描述识别与解释预处理图像获取低级处理高级处理中级处理结果问题图像分析系统的组成2021/8/48图像分析技术图像分析技术分类的三种基本范畴低级处理：图像获取、预处理，不需要智能中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降低难度，设计得更专用。202

6、1/8/49模式识别系统的基本构成信息获取或模式采集数据预处理特征提取和选择分类器设计分类决策训练过程输出结果模式识别步骤：图像分割（物体分离）：检测出各个物体，并把它们的图像和其余景物分离;特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物体的一些重要特性进行量化表示;分类：确定每个物体应该归属的类别.2021/8/4101.信息获取部分（或模式采集）为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，首先利用各种输入设备将要识别对象的信息输入计算机。通过测量、采样和量化，可以用矩阵或者向量来表示待识别对象的信息。这就是信息获取的过程。模式

7、识别系统获取的信息，如：二维图像：文字、指纹、地图、照片等一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述2021/8/411模式识别系统2.预处理部分预处理的目的就是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。对于数字图像来说，预处理就是应用前面讲到的图像复原、增强和变换等技术对图像进行处理，提高图像的视觉效果，优化各种统计指标，为特征提取提供高质量的图像。2021/8/4123.特征提取和选择由于待识别对象的数据量可能是相当大的，为了有效

8、的实现分类识别，就要对原始数据进行某种变换，得到最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。特征提取实现由模式空间向特征空间的转变，成功地压缩维数。模式识别系统测量空间：原始数据组成的空间特征空间：分类识别赖以进行的空间模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间2021/8/413模式识别系统4.决策分类决策分类就