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1、第一章 引论第一章 引论2011.9.52011.9.52 模式识别模式识别：（人、动物或机器）获取关于某一 事物的信息（数据），并将其归为某一类别的 过程。概述概述3概述概述 模式识别的发展简史发展简史 1929年阅读机 30年代-统计分类理论及统计模式识别 50年代-形式语言理论及句法结构模式识别 60年代-模糊集理论及模糊模式识别 80年代-神经元网络模型 90年代-小样本学习理论及支持向量机4概述概述 相关学术组织相关学术组织：国际模式识别协会（IAPR）、模式分析与机器智能（PAMI）委员会、国内一 些组织等；主要期刊主要期刊：PAMI、Pattern Recognition、Pat
2、tern Recognition Letter、Machine Learning、Int.Journal of PR and AI、Pattern Analysis and Applications、模式识别与人工智能、中国图像 与图形学学报等；主要会议主要会议：ICPR、ICCV、CVPR、ICDAR、ICML等。5模式识别和模式的概念模式识别和模式的概念 样本样本（sample,object）：一类事物的一个具体体 现，对具体的个别事物进行观测所得到的某种形 式的信号 所见的具体事物；模式模式（pattern）：as opposite of a chaos;it is an entity,
3、vaguely defined,that could be given a name(defined by Watanabe);模式识别：模式识别：从样本到类别（模式）的映射。6模式识别和模式的概念模式识别和模式的概念 常见模式7模式识别和模式的概念模式识别和模式的概念 Pattern recognition(by A.K.Jain)：the study of how machines can observe the environment;learn to distinguish patterns of interest from their background;make sound an
4、d reasonable decisions about the categories of the patterns.8模式识别系统模式识别系统9模式识别系统模式识别系统 特征选择和提取特征选择和提取：实现从测量空间到特征空间 的转换；将所获取的原始量测数据转换成能反映 事物本质并能将其最有效分类的特征表示；分类决策分类决策：在特征空间根据判决规则（eg.最 小化错误识别率等）将被识别的对象分类；训练：在确定的特征空间，对一定数量的训练样 本数据进行特征选择与提取，根据训练样本在特 征空间的分布设计分类器；决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定 后，对待分类样本进行分类决策的过程。10模式
5、识别系统示例模式识别系统示例11模式识别系统示例模式识别系统示例 自动按品种分类传送带上的鱼类（鲈鱼和鲑鱼）12模式识别系统示例模式识别系统示例 自动按品种分类传送带上的鱼类（鲈鱼和鲑鱼）图：训练样本的长度特征直方图图：训练样本的长度特征直方图图：训练样本的光泽度特征直方图13图：训练样本的光泽度特征和宽度特征的散布图 自动按品种分类传送带上的鱼类（鲈鱼和鲑鱼）模式识别系统示例模式识别系统示例14模式识别的一些基本问题模式识别的一些基本问题 学习学习：确定分类决策方法的过程 有监督（supervised）学习：根据若干已知类别的 训练（training）样本，由机器从这些样本中进行 学习或者训
6、练（learning），从中勾画出各类事物 在特征空间分布的规律性，从而能够对新的样本 进行判断。非监督（unsupervised）学习：由机器从未知类别 的样本中进行学习（自学习），从中发现有利于 对象分类的规律。15模式识别的一些基本问题模式识别的一些基本问题 模式类的紧致性模式类的紧致性：分类器设计的难易程度与模 式在特征空间的分布方式有密切关系；16模式识别的一些基本问题模式识别的一些基本问题 相似相似：在特征空间中，用特征向量描述样本的属 性，用某种距离度量作为样本间相似性度量；相似性度量非负；样本本身间的相似性度量应最 大；相似性度量具对称性；在满足紧致性的条件 下，相似性度量应是
7、点间距离的单调函数。17模式识别的一些基本问题模式识别的一些基本问题 特征生成特征生成 低层特征：最靠近 信息输入端；中层特征：经过计 算，变换得到的特 征；高层特征：在中层 特征的基础上有目 的的经过运算形成。18模式识别的方法模式识别的方法 模版匹配法(template matching)统计方法(statistical pattern recognition)：1950s-神经网络方法(neural network)：1980s-结构方法(句法方法)：1970s-(structural pattern recognition)支持向量机、核方法：1990s-多分类器、集成学习：1990s-Bayes学习：1990s-1990s-:模式识别技术大规模应用19模式识别的应用模式识别的应用20模式识别的应用模式识别的应用