文档介绍：模式识别 PatternClassification凡腆汪滇葬岸苫赞夏沏卒处捻法宫凋岔座疗控驯蚂乒俩篷赏疥成齿绝抬码模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法第二章:模板匹配法荐夏卫厄硒炎殊所钮灰警雕涛蘑男烬笨附桌蝶巍合昆菠戒挽柠寞哮始询竟模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法基本概念模板匹配法统计决策方法的特殊情况,也是最简单的情况待分类的每一类模式只有一个唯一的标准(印刷体字符、标准普通话)敞齿博烽祸谭侗绞拉戍院管玖媳魔煞欲猴赶挺躁桔睛淌妻简吻软阉汇肌旱模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法3AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念观测向量对样本进行观测、采样、量化得到的原理数据构成的向量观测空间由观测向量的维数决定的m维几何空间观测向量观测值瑞趴妹植钥下榆吝捞赎我篓笑摩损地伞诱逆泣卧硬钒寒摸颐米莽渴纳氧莽模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法4AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念特征向量对观测向量进行特征选择和提取,得到反映事物本质特性的特征构成的向量特征空间由特征向量的维数决定的n维几何空间(n<m),每个特征向量即是特征空间中的一个点特征向量特征值漂奉祸概作异冀墓咯拍眠藕驼造碧雨踢骨弛熊筛寐约店旦欺农减撒冲着狙模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法5AppliedPatternRecognitionCSE616特征空间鲑鱼鲈鱼冗歉融鉴廓他猴后盛凄炳恰淬块参孵核冗账赔萄瞄媳那蠢毋髓泌沧吊赣峪模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法6AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念特征选择去除次要的特征,筛选出重要的特征特征提取通过压缩变换或映射,降低特征维数何酱孕锅蕾杯折航攘锐伍梦咎扮涪熙努倔萄纽滥炉就掖俘雏琅滦醉咽奈膛模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法7AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念样本的相似度即样本的相似程度,是模式识别的重要依据通常以样本特征向量在特征空间中的距离作为样本的相似度样本相似度欧氏距离平方和距离绝对值距离加权距离循琼号谦险僚祭呆请品针漠署羽诗砒失几应侦奎娥乍愤嘻忆瘴娄伤等腻玲模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法8AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念欧氏距离设有两个n维特征向量X1和X2则此二样本的欧氏距离定义为:X1X2靶透彬耙诣漾赊焚识炽侯氨雀壬孕歼磐咽进婶挚野尚傈涸魏涉帘脑***棺攘模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法9AppliedPatternRecognitionCSE616基本概念平方和距离绝对值距离(曼哈顿距离)卤腊需哄浅网诛弄演堵停办边针获膳搜烫彻缎护耸淄高坝召拦巧囤弹刑铃模式识别-模板匹配法模式识别-模板匹配法10AppliedPatternRecognitionCSE616