模式识别引论

《模式识别引论》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、1模式识别与智能系统概论李振华副教授Email:zhenhua.li@sdu.edu.cn手机：18660166181山东大学控制科学与工程学院2课程简介模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目的是用机器完成类似于人类只能通过视觉、听觉等感官去识别外界环境所进行的工作，它包括语音识别、图像识别等典型应用。人工智能是研究怎样使计算机模拟人脑所从事的推理、学习、思考、规划等思维活动，来解决需专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、气象预报、管理决策等。从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识

2、的获取、知识的表示方法和知识的使用。3教材与教学参考书模式识别的理论与方法，舒宁，马洪超等，武汉大学出版社，2004模式识别的原理与应用，李弼程，劭美珍等，西安电子科技大学出版社，2008模式识别(第二版)，边肇祺，张学工等，清华大学出版社，2000人工智能技术与方法，夏定纯，徐涛，华中科技大学出版社，2004人工智能方法与应用，尹朝庆，华中科技大学出版社，2007图书馆、超星数字图书馆、网络资源等4课程教学：讲一些模式识别和人工智能的基本理论，以及一些前沿性的知识介绍。考试成绩：考察成绩和平时成绩相结合。以考察成绩

3、为主。5第一章引论1.1概述1.2特征矢量和特征空间1.3随机矢量的描述1.4正态分布概念模式识别(PatternRecognition)：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）。特征(Features)：能描述模式特性的量（测量值）。在统计模式识别方法中，通常用一个

4、矢量表示，称之为特征矢量，记为模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。概念模式识别的例子计算机自动诊断疾病:获取情况(信息采集)测量体温、血压、心率、血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是说特征要进行选择的。运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判断，不正常情况还要指出是什么问题。9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

5、空间的过程称为模式采集。特征提取和特征选择：由模式空间到特征空间的变换和选择。类型判别：特征空间到类型空间所作的操作。模式识别三大任务101.1概述－模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别待识对象识别结果通常在采集信息过程中，还要去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息等工作。这种使信息纯化的处理过程叫做信息的预处理。分类识别是根据事先确定的分类规则对前面选取的特征进行分类（即识别）。通常能描述对象的元素很多，为节约资源和提高处理速度，有时更为了可行性，在满足分类识别正确率要求的条件下，按某种准则尽量选

6、用对正确分类识别作用较大的特征。使得用较少的特征就能完成分类识别任务。预处理这个环节的内容很广泛，与要解决的具体问题有关，例如，从图象中将汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。做到这一步以后，才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。数字化——比特流111.1概述－模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别待识对象识别结果数据采集特征提取改进分类识别规则二次特征提取与选择训练样本改进采集提取方法改进特征提取与选择制定改进分类识别规则人工

7、干预正确率测试121.1概述－模式识别系统模式识别系统的主要环节：特征提取：符号表示，如长度、波形、。。。特征选择：选择有代表性的特征，能够正确分类学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则分类识别：对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别13纸币识别器对纸币按面额进行分类面额1.1概述－系统实例5元10元20元50元100元141.1概述－系统实例长度(mm)宽度(mm)5元1366310元1417020元1467050元15170100元15677151.1概述－系统实例磁性金属条位置(大约)5元有54/8210

8、元有54/8720元有57/8950元有60/91100元有63/935元10元20元50元100元12345678反射光波形171.1概述－系统实例数据采集、特征提取：长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光透射亮度等等特征选择：长度、磁性及位置、反射亮度分类识别：确定纸币的面额及真伪181.1概述－系统实例训练集：是一个已知样本集，在监