文档介绍：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)
2018/9/17
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第11章图像匹配与识别
模式与模式识别
基于匹配的识别技术
统计模式识别
句法模式识别
模糊模式识别方法
人工神经网络识别法
统计学****理论和支持向量机识别方法
小结
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模式的概念
模式识别(pattern recognition)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。
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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、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疾病的患者,这就是把样本(患者)区分成相应的类型(疾病)。
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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
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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。
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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
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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。
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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.
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(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