模式识别(国家级精品课程讲义) 2

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★ 相关学科●统计学 ●概率论 ●线性代数(矩阵计算)

●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉 等等2

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讲授课程内容及安排第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习3

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第一章1.11.2

引论

概述特征矢量和特征空间

1.31.4

随机矢量的描述正态分布

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概念

模式识别(Pattern Recognition):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)。

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概念

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 个矢量 x 表示，称之为特征矢量，记为

x ( x1, x2 , , xn )

模式类(Class):具有某些共同特性的模式 的集合。

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模式识别的例子计算机自动诊断疾病 :

1. 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。 2. 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。

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各类空间(Space)的概念

模 式 识 别 三 大 任 务

对象空间

模式采集：从客观世界(对象 空间)到模式空间的过程称为 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。8

模式空间

特征空间

类型空间

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1.1 概述-模式识别系统待识 对象

数据采集 特征提取

二次特征 提取与选择

分类 识别

识别结果

数字化 ——比特流 分类识别是根据事先确定的分类规则对前面选 通常在采集信息过程中，还要去除所获取信息 通常能描述对象的元素很多，为节约资源和提 预处理这个环节的内容很广泛，与要解决的具 取的特征进行分类(即识别)。 中的噪声，增强有用的信息等工作。这种使信息 高处理速度，有时更为了可行性，在满足分类识 体问题有关，例如，从图象中将汽车车牌的号码 纯化的处理过程叫做信息的预处理。 别正确率要求的条件下，按某种准则尽量选用对 识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再 正确

分类识别作用较大的特征。使得用较少的特 对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。做到 征就能完成分类识别任务。 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。9

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1.1 概述-模式识别系统待识 对象 训练 样本 人工 干预

数据采集 特征提取数据采集 特征提取 改进采集 提取方法

二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择

分类 识别 改进分类 识别规则

识别结果

制定改进分 类识别规则

正确率 测试

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1.1 概述-模式识别系统模式识别系统的主要环节：

特征提取：特征选择：

符号表示，如长度、波形、。。。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11

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1.1 概述-系统实例纸币识别器对纸币按面额进行分类 5元 10元 20元 50元 100元12

面额

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1.1 概述-系统实例长度(mm) 136 141 146 151 156 宽度(mm) 63 70 70 70 7713

5元 10元 20元 50元 100元

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1.1 概述-系统实例磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93

)5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有

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5元

10元

20元 50元 100元1 2

反 射 光 波 形

3 4 5 6 7 8

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1.1 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16

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1.1 概述-系统实例训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。 测试集：在设计识别和分类系统时没有用过的 独立样本集。 系统评价原则：为了更好地对模式识别系统性 能进行评价，必须使用一组独立于训练集的测 试集对系统进行测试。17

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例:汽车车牌识别

从摄像头获取包含车牌的彩色图象 车牌定位和获取 字符分割和识别特征提取确定类型

输入图象分割字符 识别、输出

粗略定位精细定位

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