第七章 图像识别.ppt

文档介绍：数字图像处理学王素玉 ******@. 概论 图像匹配 基于最小错误率贝叶斯决策理论 线性判别函数 人工神经网络 图像识别示例运用模式识别的原理对图像对象进行分类的学问。图像识别 概论 1. 模式识别的基本定义(1)模式(pattern) A 、事物所具有的时间或空间分布信息。(狭义) B、描绘子的组合。(更狭义) (2)模式识别(Pattern Recognition) 进行物体分类的学科。举例:人日常生活中的模式识别一维信息:例如声音信号,腾格尔的歌声。二维信息:例如图像信号,数字照相机拍摄的照片。三维信息: CT 重建图像。多维信息: (3)模式类(pattern class) 一个拥有某些共同特性的模式族。 2 模式识别系统(1)信息的获取通过传感器,将光或声等信息转化为电信息。(2)预处理: A、信号增强:去除噪声,加强有用信息。信号恢复:对退化现象进行复原。 B、归一化处理(例如图像大小的归一化; 神经网络输入数据的归一化) 3 模式识别的基本问题(1)特征如何提取? ------- 特征产生(2)最有效的特征是哪些特征? ------- 特征选择(3)对特定任务,如何设计分类器? ------- 分类器设计(4)分类器设计后,如何评价分类器?分类错误率是多少? ------- 分类器评价模式传感器特征产生特征选择分类器设计分类器评价设计流程