文档介绍：第八章图像识别
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模式识别和模式的概念
感知：从环境获取信息
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计算机模式识别
模式义：
描述待处理模式的结构信息，并用形式语言中的文法定义模式结构，并通过句法分析进行分类
对象被描述为以基元为基本单位（符号化）的文法
源自语言学，但不限于语言学应用
基本概念
基元：预定义的不再包含细节结构信息的子结构
文法：对模式的描述（基元为字符）字符串
句法：对字符串进行判别，是否文法描述的“语言”
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句法模式识别系统框架
预处理
基元分割
或分解
句法分析
基元和
关系选择
文法结构
及推理
测试模式
训练模式
分类
学****过程
错误率检测
基元及
关系识别
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人工神经网络
计算“仿生”
智能计算机
大规模并行
分布式的计算
学****泛化和自适应
容错，非确定，不精确的分类
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人工神经网络
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模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于
模糊：以一定的程度属于
模糊逻辑：相对传统二值逻辑“是或不是”
模糊数学：研究模糊集和模糊逻辑
模糊系统：应用角度
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模糊模式识别方法
隶属度函数
对象x属于集合A的程度的函数，值域[0, 1]
模糊模式识别方法
将模糊技术引入传统模式识别方法中
模糊特征
模糊分类：模糊子集代替确定子集
模糊评价
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统计模式识别
模式识别最初从统计理论发展而来
基本思想：模式被描述为一组测量值组成的随机特征向量，用概率统计理论对其进行建模，用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
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统计模式识别的一般过程
预处理
特征提
取/选择
分类
预处理
特征提
取/选择
学****分类规则
测试模式
训练模式
分类
训练
错误率检测
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统计模式识别基本过程
基本系统组成
数据获取：测量
预处理：利于特征提取和分类
特征提取与选择
降维
选择有利于分类的特征，去除不利分类的特征
分类决策
错误率最小
损失最小
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统计模式识别
距离分类法
1. 标准模式法
设由训练样例可获得c个模式类 1, 2,…, c，且可获得各个模式类的标准模式M1, M2,…, MC。那么，对于待识模式X，可通过计算其与各标准模式的距离d(X, Mi) (i=1,2,…,c)来决定它的归属。具体分类规则为：
d(X, Mj)=min d(X, Mi) Xj i=1,2,…,c
即与X距离最小的标准模式所属的模式类即为X的所属模式类。
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m1
m2
x
g(x)=0
m1
m2
x
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2. 平均距离法
平均距离法就是将待识模式X与模式类ωi (i=1,2,…,c) 中所有样例模式的距离平均值作为与X的距离，然后以距离最小的模式类作为X的类属。分类规则可描述为：
其中,
(k=1, 2, …, c),
sk为模式类ωk中的样例模式数。
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3. 最近邻法
最近邻法是将与待识模式X距离最近的一个样例模式的模式类作为X的类属。分类规则可描述为
其中, sk为模式类ωk中的样例模式数。
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几何分类法
一个模式类就是相应特征空间中的一个点集。一般来讲，在特征空间中一个模式类的点集总是在某种程度上与另一个模式类的点集相分离。因此，模式识别的另一个思路就是设法构造一些分界面（线），把特征空间Rn分割成若干个称为决策区域的子空间Ri (i=1,2,…,n)，使得一