04010290模式识别导论

《模式识别导论》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程编号：04010290

课程中文名称：模式识别导论

课程英文名称：Introduction of Pattern Recognition

课程性质：专业任意选修课

考核方式：考查

开课专业：自动化、探测制导与控制技术

开课学期：7

总学时：24 （其中理论24学时，实验0学时）

总学分：1.5

二、课程目的和任务

通过本课程的学习，使学生了解当前模式识别理论的发展现状，初步掌握模式识别的基本方法，使学生对模式、模式识别等基本概念有明确地认识，具有实用统计模式识别完成模式分类的能力。

三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求）

1、掌握模式、模式识别的含义；

2、掌握基于Bayes决策理论的模式分类方法；

3、掌握线性分类的基本方法；

4、掌握近邻法；

5、了解聚类分析的基本方法；

6、了解特征提取的基本方法。

四、教学内容与学时分配

第一章绪论（2学时）

模式和模式识别；模式识别的发展和应用；模式识别的研究方法。

第二章Bayes决策理论（4学时）

最小错误率的Bayes决策；最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布模式的Bayes分类器；均值向量和协方差矩阵的估计。

第三章线性判决函数（4学时）

线性判决函数和决策面；最小距离分类器；感知机准则函数；平方误差准则函数；多类模式的线性分类器。

第四章非线性判决函数（4学时）

分段线性判别函数；近邻法；K－近邻法；快速近邻法。

第五章聚类分析（4学时）

模式相似性测度和聚类准则；分级聚类法；C—均值算法。

第六章特征提取（6学时）

类别可分性准则；特征选择；基于距离的特征提取；基于K-L变换的特征提取。五、教学方法及手段（含现代化教学手段）

课堂讲授、专题讨论。

六、实验（或）上机内容

无

七、前续课程、后续课程

前续课程：概率论与数理统计、线性代数

后续课程：无

八、教材及主要参考资料

教材：

[1] 黄凤岗，宋克欧. 模式识别[M]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，1998.

主要参考资料：

[1] 杨光正等. 模式识别[M].合肥：中国科技大学出版社，2000.

[2] 边肇祺，张学工. 模式识别[M].北京：清华大学出版社，2000.

撰写人签字：院（系）教学院长（主任）签字：

模式识别导论教学大纲

《模式识别导论》教学大纲 （课程编号08824380 学分-学时 2-40） 东南大学自动化学院 一．课程的性质与目的 本课程是自动化专业高年级本科生一门专业选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。本课程的教学目的是，通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本知识，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力。 二．课程内容的教学要求 1.掌握模式识别的概念、发展和应用，模式识别的研究方法； 2.掌握统计模式识别中Bayes决策理论的基本原理及运用； 3.掌握统计模式识别中线性判别函数的基本理论及运用； 4.熟悉概率总体估计中的参数估计方法和非参数技术估计方法； 5.掌握近邻法则和集群； 6.掌握模式特征的抽取和选择； 7.了解人工神经网络在模式识别中的应用； 8.熟悉模式识别的聚类算法。 三．能力培养要求 1.分析能力的培养：主要是对相似性度量方法、特征提取和选择方法、各种识别方法特点进行分析的能力的培养，同时也要注意培养针对具体应用选择合适的识别方法的能力的培养。 2.计算能力的培养：要求学生通过本课程的学习，具备对线性判决函数、似然比、Bayes 风险进行计算或确定计算步骤的能力和对计算结果的正确性进行判断或校核的能力；具有使用计算机进行模式识别分析和计算的能力。 3.自学能力的培养：通过本课程的教学，要培养和提高学生对所学知识进行整理、概括、消化吸收的能力，以及围绕课堂教学内容，阅读参考书籍和资料，自我扩充知识领域的能力。 4.表达能力的培养：主要是通过作业，清晰、整洁地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。 5.创新能力的培养：培养学生独立思考、深入钻研问题的习惯，和对问题提出多种解决方案、选择不同计算方法，以及对计算进行简化和举一反三的能力。

模式识别课程设计

模式识别导论课程设计 学号： 班级： 姓名：

课程名称模式识别考试性质考查试卷类型 A 使用班级电信1101-1103 考试方法大作业人数100 题号一二三四五六七八九十总成绩成绩

（2）分类器设计方法概述及选择依据分析；（10分） （3）感知器算法原理及算法步骤；（20分） （4）感知器算法流程设计；（20分） （5）感知器算法程序；（10分） （6）程序仿真及结果分析；（20分） （7）结论；（5分） （8）参考文献。（5分） 四、请结合具体的应用背景，设计基于K-L变换的特征提取算法，并编写程序，分析结果，提交报告一份。 报告内容包括：（1）具体应用背景的介绍；（10分） （2）特征提取方法概述及选择依据分析；（10分） （3）基于K-L变换的特征提取算法原理及步骤；（20分） （4）基于K-L变换的特征提取算法流程设计；（20分） （5）基于K-L变换的特征提取算法程序；（10分） （6）程序仿真及结果分析；（20分） （7）结论；（5分） （8）参考文献。（5分）

1具体应用背景的介绍 随着社会经济的发展、人口的增多，人们对水资源的利用更加重视，不同的水资源质量程度不一，为了更好地适应人类的需求，需要对水资源根据污染物有机物、无机物、重金属含量进行适当的分类。在这里将运用模式识别的方法简单的对其分类为一类水与二类水。 2分类器设计方法概述及选择依据分析 感知器是一种神经网络模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼，当时有些人认为它是一种学习记的强有力模型，后来发现估计过高，由于无法实现非线性分类，到60年代中期，从事感知器研究的实验室纷纷下马，但在发展感知器是所获得的一些数学概念，如“赏罚分明”今天仍在模式识别中起着很大的作用。 将用感知器的方法在本次设计中对水资源进行分类 3感知器算法原理及算法步骤 两类线性可分的模式类 21,ωω，设 X W X d T )(=其中，[]T 121,,,,+=n n w w w w W ，[]T 211,,,,n x x x =X 应具有性质 （3-1） 对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有： 2)-(3 0)(T >=X W X d 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 感知器算法步骤： （1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。 （2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。 分两种情况，更新权向量的值： ?? ?∈<∈>=2 1 T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d

模式识别导论习题集

模式识别导论习题集 1、设一幅256×256大小的图像，如表示成向量，其维数是多少？如按行串接成一维，则第3行第4个象素在向量表示中的序号。 解：其维数为2；序号为256×2＋4＝516 2、如标准数字1在5×7的方格中表示成如图所示的黑白图像，黑为1，白为0，现若有一数字1在5×7网格中向左错了一列。试用分别计算要与标准模板之间的欧氏距离、绝对值偏差、偏差的夹角表示，异己用“异或”计算两者差异。 解：把该图像的特征向量为5×7＝35维，其中标准模版的特征向量为： x =[0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0]T 待测样本的特征向量为： y =[0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0]T ，绝对值偏差为351 |()|14i i i x y =-=∑， 夹角余弦为cos 0|||||||| T x y x y θ= =?，因此夹角为 90度。 3、哈明距离常用来计算二进制之间的相似度，如011与010的哈明距离为1，010与100距离为3。现用来计算7位LED 编码表示的个数字之间的相似度，试计算3与其它数字中的哪个数字的哈明距离最小。 解：是“9”，距离为1

4、对一个染色体分别用一下两种方法描述： (1)计算其面积、周长、面积/周长、面积与其外接矩形面积之比可以得到一些特征描述，如何利用这四个值？属于特征向量法，还是结构表示法？ (2)按其轮廓线的形状分成几种类型，表示成a 、b 、c 等如图表示，如何利用这些量？属哪种描述方法？ (3)设想其他结构描述方法。 解： （1）这是一种特征描述方法，其中面积周长可以体现染色体大小，面积周长比值越小，说明染色体越粗，面积占外接矩形的比例也体现了染色体的粗细。把这四个值组成一个维数为4的特征向量，该特征向量可以描述染色体的一些重要特征，可以按照特征向量匹配方法计算样本间的相似度。可以区分染色体和其它圆形、椭圆细胞结构。 （2）a 形曲线表示水平方向的凹陷，b 形表示竖直方向的凹陷，c 形指两个凹陷之间的突起，把这些值从左上角开始，按顺时针方向绕一圈，可以得到一个序列描述染色体的边界。它可以很好的体现染色体的形状，用于区分X 和Y 染色体很合适。这是结构表示法。 （3）可以先提取待识别形状的骨架，在图中用蓝色表示，然后，用树形表示骨架图像。 5. 设在一维特征空间中两类样本服从正态分布，1σ=2σ=1，μ1=0，μ2=3，两类先验概率之比e P P =)(/)(21ωω，试求按基于最小错误率贝叶斯决策原则的决策分界面的x 值。 解：按照公式（2－84），分界面上的点应满足：

模式识别导论习题参考-齐敏-第6章-句法模式识别

第6章 句法模式识别习题解答 6.1 用链码法描述5～9五个数字。 解：用弗利曼链码表示，基元如解图6.1所示： 数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示： 各数字的链码表示分别为： “5”的链码表示为434446600765=x ； “6”的链码表示为3444456667012=x ； “7”的链码表示为00066666=x ； “8”的链码表示为21013457076543=x ； “9”的链码表示为5445432107666=x 。 1 7 解图6.1 弗利曼链码基元 解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果

6.2 定义所需基本基元，用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和 “Z ”。 解：设基元为： 用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ?+?+=； “K ”的链描述为))((b a d d x K ??+=； “Z ”的链描述为))((c c g x Z ?-=。 6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =，N V ，T V 和P 分别为 },,{B A S V N =，},{b a V T = ：P ①aB S →，②bA S →，③a A →，④aS A → ⑤bAA A →，⑥b B →，⑦bS B →，⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。 解： 以上句子ab ，abba ，abab ，ba ，baab ，baba 均属于)(G L 。 6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =，其中},,,{C B A S V N =，}1,0{=T V ，P 的各 生成式为 ①A S 0→，②B S 1→，③C S 1→ b c a d e abba abbA abS aB S ???? ① ⑦ ② ③ ab aB S ?? ① ⑥ ba bA S ?? ② ③ abab abaB abS aB S ???? ① ⑦ ① ⑥ baab baaB baS bA S ???? ② ④ ① ⑥ baba babA baS bA S ???? ② ④ ② ③

04010290模式识别导论

《模式识别导论》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程编号：04010290 课程中文名称：模式识别导论 课程英文名称：Introduction of Pattern Recognition 课程性质：专业任意选修课 考核方式：考查 开课专业：自动化、探测制导与控制技术 开课学期：7 总学时：24 （其中理论24学时，实验0学时） 总学分：1.5 二、课程目的和任务 通过本课程的学习，使学生了解当前模式识别理论的发展现状，初步掌握模式识别的基本方法，使学生对模式、模式识别等基本概念有明确地认识，具有实用统计模式识别完成模式分类的能力。 三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求） 1、掌握模式、模式识别的含义； 2、掌握基于Bayes决策理论的模式分类方法； 3、掌握线性分类的基本方法； 4、掌握近邻法； 5、了解聚类分析的基本方法； 6、了解特征提取的基本方法。 四、教学内容与学时分配 第一章绪论（2学时） 模式和模式识别；模式识别的发展和应用；模式识别的研究方法。 第二章Bayes决策理论（4学时）

最小错误率的Bayes决策；最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布模式的Bayes分类器；均值向量和协方差矩阵的估计。 第三章线性判决函数（4学时） 线性判决函数和决策面；最小距离分类器；感知机准则函数；平方误差准则函数；多类模式的线性分类器。 第四章非线性判决函数（4学时） 分段线性判别函数；近邻法；K－近邻法；快速近邻法。 第五章聚类分析（4学时） 模式相似性测度和聚类准则；分级聚类法；C—均值算法。 第六章特征提取（6学时） 类别可分性准则；特征选择；基于距离的特征提取；基于K-L变换的特征提取。五、教学方法及手段（含现代化教学手段） 课堂讲授、专题讨论。 六、实验（或）上机内容 无 七、前续课程、后续课程 前续课程：概率论与数理统计、线性代数 后续课程：无 八、教材及主要参考资料 教材： [1] 黄凤岗，宋克欧. 模式识别[M]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，1998. 主要参考资料： [1] 杨光正等. 模式识别[M].合肥：中国科技大学出版社，2000. [2] 边肇祺，张学工. 模式识别[M].北京：清华大学出版社，2000. 撰写人签字：院（系）教学院长（主任）签字：

模式识别导论基础实验(2)

模式识别导论基础实验(2) 实验二 1、利用matlab程序完成课本P38页中，学生身高体重数据的均值、方差以及相关系数的计算。设学生身高体重数据为data=[1.71.75 1.651.801.781.601.551.601.651.70;65706065706045455055] (1)计算身高与体重的均值向量 (2)计算身高与体重的方差向量 (3)计算身高与体重的协方差矩阵 (4)计算身高与体重的相关系数矩阵 (5)利用PCA主成分分析的方法，计算出由身高体重构成的二维特征空间的特征值和特征向量，并指出哪个特征向量的方向是第一主分量方向（提示，可借鉴期中测试中的PCA代码和步骤，按照标准化、求协方差矩阵、PCA主成分分解的顺序依次完成） 2、找到上题中身高最矮的那位同学的编号，计算在身高和体重所构成的二维特征空间中，该同学与均值数据之间的各项距离（此题的第(2)、(3)问要求利用matlab和Octave两种软件分别使用不同的语句编程，并分别截图分析） (1)找到10位同学中身高最矮的那位同学的编号 (2)计算该同学与均值数据之间的欧式距离（matlab和Octave） (3)计算该同学与均值数据之间的马氏距离（matlab和Octave） (4)计算该同学与均值数据之间的夹角余弦距离

3、假设手写数字的每类样品均服从正态分布，请按照课本“基于最小错误率的贝叶斯分类实现”（P79页4.6节）中的介绍，完成下列内容： (1)利用教材所提供的手写数字分类软件（该软件在matlab2010版本下可用），在数字输入区手写一个数字1，通过matlab程序读取该数字的编码信息并以列向量形式保存在变量a中； (2)针对用户手写的数字1，运行函数bayesleasterror(a')，验证实验结果与预期是否吻合； (3)熟悉P80-81页的“基于最小错误率贝叶斯分类”的实现步骤，假设每类样品均服从正态分布，写出判别函数h i(X)的表达式，要求在实验报告中写出关键matlab代码并添加注释。 4、理解课本P95-99页中奖惩算法在两类和多类情况下的表达式，仿照P96页的“实例说明”利用感知器算法对两类模式求判别函数。 (1)设该模式线性可分为两个类，每类中有两个样品，四个样品的具体分布情况为ω1：{(0,0)，(0,1)},ω2:{(1,0)，(1,1)},试写出样品的增广形式 (2)手工写出迭代的计算过程，并求出最后的判别函数结果 (3)用matlab代码实现上述计算过程（此步骤不做要求，作为思考题由同学们自己完成，可以不写在实验报告中）

华南理工大学《模式识别》大作业报告

华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日

实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab

模式识别相关资料

《模式识别导论》 姓名 班级 学号

成绩 1)A B 2)A B C 3) 2011年

阅读材料：（参考资料的阅读以下面的题目为导向，不需要细致的研读代码。） 边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版，第十五章 求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，第五、六、七、八章 题目：（请对问题一一作答。解答要尽量表达明白、条理清楚。不要求给出具体的代码实现。）1）汉字识别是与生活紧密相关的一种二维信号识别问题。通过对上述材料的研读，同学们应该对模式识别方法如何应用于实际中、以及在实际应用中需要考虑哪些问题有了一些深入的认识。问题： A．一般解决模式识别问题有哪几个关键步骤？给出处理一般模式识别问题步骤的流程图。B．以汉字识别为例，预处理步骤是哪些（举出3种）？汉字的哪些特性可以被提取作为模式特征（举出5种）？利用特征进行汉字识别分类时，要注意什么问题？有什么样的解决方法？一般可采取哪些判别准则进行分类？ 2）工厂对打上来的鱼进行分类，不同种类的鱼处理方式不 同。可是鱼的数量过大，人工分类不现实。如何利用模式识 别的方法让计算机帮我们分类？ A．可能需要进行哪些预处理？你能想到哪些鱼类特性作为 分类特征？可以采取哪些对应的分类决策方法？ B．在分类过程中，可能会遇到分类算法错误率高、性能不 够鲁棒，你能想出什么方法有效解决？ C．文字说明一种你设计的、认为可以准确处理大多数鱼类 分类问题的分类算法，并写出算法流程图。 左图是利用传感器（如摄像机）对鱼类采样，以进行自动分 类的工厂流水线示意图。 3）人类具有很强的模式识别能力。通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言。模式识别能力是人类智能的重要组成部分。今天，虽然人们可以利用计算机部分实现人的视觉，听觉等模式识别能力，但是相对于浩瀚的人类智能，今天的模式识别无论是在理论研究还是在应用水平上都仅仅只处于初级阶段。请以“模式识别，让明天更美好”为题，设想2000年后，模式识别在理论上将会有那些突破，在应用中将会怎样深刻的影响人类的工作和生活。要求： a、体裁不限，字数不限，可以写成故事，小说或科技论文等等。 b、文章应建立在对现存模式识别的理论分析基础之上，通过分析统计模式识别的优点和不 足，设想2000年后模式识别将会得到怎样的发展。 c、设想2000年模式识别应用的时候，应尽可能全面地描述模式识别在人类生活和生产中 的应用，如在工业，生活，娱乐，医疗，通信，战争等等。想象的翅膀能飞多远，就让它飞多远。 d、如果可以包含心理学，生理学，神经学，或数学，信息学等方面的描述更好。

模式识别文献综述

模式识别基础概念文献综述 一．前言 模式识别诞生于20世纪20年代。随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。 模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。 二．模式识别基本概念 <一>.模式识别系统 模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。一般地，模式识别

系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部 分组成，如图1-1所示。 观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决 图1-1模式识别系统的组成框图 <二>.线性分类器 对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程 的形式；其二为方程所带的系数。对于线性判别函数来说方程 的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数 量则决定于待判别对象的类数。对M类问题就应该有M个线 性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数 可以只有一个。既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判 别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权 值。在计算机上确定各权值时采用的是“训练”或“学习”的 方法，这就是待识别的模式集中挑选一批有代表的样本，它们 经过人工判读成为已知类别的样本，把这批样本逐个输入到计 算机的“训练”程序（或算法）中去，通过一次一次的迭代最 后得到正确的线性判别函数，这样一个迭代的运算的过程成为 训练过程。由于样本的分类首先经过人工判读，因而这样的构 成分类器也称为有人监督或有教师的分类器。 <三>.特征选择和提取 <1>、特征选择 特征的获取是依赖于具体的问题和相关专业的知识的，无法进

模式识别相关资料(doc 8页)

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《模式识别导论》 姓名 班级 学号

成绩 1) A B 2) A B C 3) 2011年

阅读材料：（参考资料的阅读以下面的题目为导向，不需要细致的研读代码。） 边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版，第十五章 求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，第五、六、七、八章 题目：（请对问题一一作答。解答要尽量表达明白、条理清楚。不要求给出具体的代码实现。） 1）汉字识别是与生活紧密相关的一种二维信号识别问题。通过对上述材料的研读，同学们应该对模式识别方法如何应用于实际中、以及在实际应用中需要考虑哪些问题有了一些深入的认识。问题： A．一般解决模式识别问题有哪几个关键步骤？给出处理一般模式识别问题步骤的流程图。 B．以汉字识别为例，预处理步骤是哪些（举出3种）？汉字的哪些特性可以被提取作为模式特征（举出5种）？利用特征进行汉字识别分类时，要注意什么问题？有什么样的解决方法？一般可采取哪些判别准则进行分类？ 2）工厂对打上来的鱼进行分类，不同种类的鱼处理方式不 同。可是鱼的数量过大，人工分类不现实。如何利用模式 识别的方法让计算机帮我们分类？ A．可能需要进行哪些预处理？你能想到哪些鱼类特性作 为分类特征？可以采取哪些对应的分类决策方法？ B．在分类过程中，可能会遇到分类算法错误率高、性能 不够鲁棒，你能想出什么方法有效解决？ C．文字说明一种你设计的、认为可以准确处理大多数鱼 类分类问题的分类算法，并写出算法流程图。 左图是利用传感器（如摄像机）对鱼类采样，以进行自动 分类的工厂流水线示意图。 3）人类具有很强的模式识别能力。通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言。模式识别能力是人类智能的重要组成部分。今天，虽然人们可以利用计算机部分实现人的视觉，听觉等模式识别能力，但是相对于浩瀚的人类智能，今天的模式识别无论是在理论研究还是在应用水平上都仅仅只处于初级阶段。请以“模式识别，让明天更美好”为题，设想2000年后，模式识别在理论上将会有那些突破，在应用中将会怎样深刻的影响人类的工作和生活。要求： a、体裁不限，字数不限，可以写成故事，小说或科技论文等等。 b、文章应建立在对现存模式识别的理论分析基础之上，通过分析统计模式识别的优点和 不足，设想2000年后模式识别将会得到怎样的发展。 c、设想2000年模式识别应用的时候，应尽可能全面地描述模式识别在人类生活和生产中 的应用，如在工业，生活，娱乐，医疗，通信，战争等等。想象的翅膀能飞多远，就让它飞多远。 d、如果可以包含心理学，生理学，神经学，或数学，信息学等方面的描述更好。

模式识别期末论文

对模式识别应用领域的认识 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。几十年来，模式识别研究取得了大量的成果，在很多地方得到了成功的应用。但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。本文主要讨论模式识别的一些基本概念和应用领域，以利于对模式识别的现状和未来的发展方向有更全面的了解。 模式识别的概述 模式识别是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。

模式识别的特点 （1）模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的，设计很大的数据集合，并自动的以高速度作出决策。 （2）模式识别不象纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。它的这个性质常常导致不平凡的和比较有成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。由于它和应用的关系密切，应此它又被认为是一门工程学科。 （3）学习（自适应性）是模式识别的一个重要的过程和标志。但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程序中的错误更难，因为这种程序是有智能的。 （4）同人的能力相比，现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的（对图案和颜色的识别除外），机器通常不能对付大多数困难问题。采用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。 模式识别的应用 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如目标识别、生物特征识别、图像识别、图形识别和故障诊断等。经过多年的研究

模式识别的主要方法及其应用

156 电脑知识与技术 DIANNAO ZHISHI YU JISHU 百家论坛 模式识别的主要方法及其应用 杨合超 宋海歌 周雪梅 (河南理工大学计算机科学与技术学院 焦作 454000) [摘 要] 模式识别技术现在已经在各个领域得到广泛应用。本文对其理论基础与应用作了详细介绍与阐述。介绍了模式识别的基本概念、主要方法、模式识别的应用及其发展趋势。 [关键词] 模式识别；应用；发展趋势 模式识别是人类的一项基本智能, 日常生活中, 人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40 年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起, 人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。识别也是人类的一项基本技能。随着计算机出现以及人工智能兴起，将人类识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 1．模式识别的基本概念 一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动(或人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术[3] 图一：模式识别的基本框架 模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年的努力，已经取得了系统的研究成果。 2．模式识别的主要方法 模式识别方法大致可以分为4类：统计决策法、结构模式识别方法、模糊模式识别方法与基于人工智能方法。其中基于人工智能的方法本文主要介绍人工神经网络模式识别方法。前两种方法发展得比较早，理论相对也比较成熟，在早期的模式识别中应用较多。后两种方法目前的应用较多，由于模糊方法更合乎逻辑、神经网络方法具有较强的解决复杂模式识别能力，因此日益得到人们重视。 2.1 统计决策法 统计决策法以概率论和数理统计为基础，它包括参数方法和非参数方法。 参数方法主要以Bayes决策准则为指导。其中最小错误率和最小风险贝叶斯决策是最常用的两种决策方法。假定特征对于给定类的影响独立于其他特征，在决策分类的类别N已知与各类别的先验概率及类条件概率密度已知的情况下，对于一特征矢量X根据公式计算待检模式在各类中发生的后验概率，后验概率最大的类别即为该模式所属类别。在这样的条件下，模式识别问题转化为一个后验概率的计算问题。 在贝叶斯决策基础上，根据各种错误决策造成损失不同，人们提出基于贝叶斯风险的决策，即计算给定特征矢量X在各种决策中的条件风险大小，找出其中风险最小的决策。 参数估计方法的理论基础是样本数目趋近于无穷大时的渐进理论。在样本数目很大时，参数估计结果才趋近于真实的模型。然而实 际样本数目总是有限的，很难满足这一要求。另外参数估计的另一个前提条件是特征独立性，这一点有时和实际差别较大。 2.2 结构模式识别 结构模式识别是利用模式的结构描述与句法描述之间的相似性对模式进行分类。每个模式由它的各个子部分(称为子模式或模式基元)的组合来表示。对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。选择合适的基元是结构模式识别的关键。 结构模式识别主要用于文字识别、遥感图形的识别与分析、纹理图像的分析中。该方法的特点是识别方便，能够反映模式的结构特征，能描述模式的性质，对图像畸变的抗干扰能力较强。 2.3 模糊模式识别 模糊模式识别方法是利用模糊数学中的概念、原理与方法解决分类识别问题. 这里有很多与普通聚类算法“平行”的方法,它们之间存在某种程度的借鉴和相似,但又有很大的不同,两者之间根本性的不同是概念的不同:模糊模式识别是将待识别类、对象作为模糊集或其元素,然后对这些模糊集或元素进行分类;普通聚类算法是根据事物间的不同特征、亲疏程度和相似性等关系,直接对它们进行分类. 因此,设计人员应根据实际问题进行特征提取或特征变换(将原来普通意义上的特征值变为模糊特征) ,建立模糊集的隶属度函数,或建立元素之间的模糊相似关系,并确定这个关系的隶属度函数(相关程度) ,然后运用相关的模糊数学的原理方法进行分类识别。同一般的模式识别方法相比较，模糊模式识别具有客体信息表达更加合理，信息利用充分，各种算法简单灵巧，识别稳定性好，推理能力强的特点。 2.4 人工神经网络模式识别 早在20世纪50年代，研究人员就开始模拟动物神经系统的某些功能，他们采用软件或硬件的办法，建立了许多以大量处理单元为结点，处理单元间实现互联的拓扑网络，进行模拟，称之为人工神经网络。这种方法可以看作是对原始特征空间进行非线性变换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分。同传统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。 人工神经网络的主要特点在于其具有信息处理的并行性、自组织和自适应性、具有很强的学习能力和联想功能以及容错性能等，在解决一些复杂的模式识别问题中显示出其独特的优势。 人工神经网络是一种复杂的非线性映射方法，其物理意义比较难解释，在理论上还存在一系列亟待解决的问题。在算法复杂度方面，神经网络计算复杂度大，在特征维数比较高时，样本训练时间比较长；在算法稳定性方面，学习过程中容易陷入局部极小，并且存在欠学习与过学习的现象范化能力不容易控制。这些也是制约人工神经网络进一步发展的关键问题。 3． 模式识别的应用 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛应用于人工智能、 The main methods and applications of Pattern recognition Yang He-chao, Song Hai-ge, Zhou Xue-mei (College of Computer Science&Technology, Henan Polytechnic University, JiaoZuo 454000) Abstract: Pattern recognition technology has been widely used in various ? elds. In this paper, we elaborate upon its theoretical basis and applications ? rstly. Then we introduce the basic concepts of pattern recognition, the main methods and applications of pattern recognition and its development trend.Key words: Pattern recognition; Application; Trend of development

模式识别实验报告

模式识别实验报告 班级：电信08-1班 姓名：黄立金 学号：80811140 课程名称：模式识别导论

实验一安装并使用模式识别工具箱 一、实验目的： 1．掌握安装模式识别工具箱的技巧，能熟练使用工具箱中的各项功能； 2．熟练使用最小错误率贝叶斯决策器对样本分类； 3．熟练使用感知准则对样本分类； 4．熟练使用最小平方误差准则对样本分类； 5．了解近邻法的分类过程，了解参数K值对分类性能的影响（选做）； 6．了解不同的特征提取方法对分类性能的影响（选做）。 二、实验内容与原理： 1．安装模式识别工具箱； 2．用最小错误率贝叶斯决策器对呈正态分布的两类样本分类； 3．用感知准则对两类可分样本进行分类，并观测迭代次数对分类性能的影响；4．用最小平方误差准则对云状样本分类，并与贝叶斯决策器的分类结果比较；5．用近邻法对双螺旋样本分类，并观测不同的K值对分类性能的影响（选做）；6．观测不同的特征提取方法对分类性能的影响（选做）。 三、实验器材（设备、元器件、软件工具、平台）： 1．PC机－系统最低配置512M 内存、P4 CPU； 2．Matlab 仿真软件－7.0 / 7.1 / 2006a等版本的Matlab 软件。 四、实验步骤： 1．安装模式识别工具箱。并调出Classifier主界面。 2．调用XOR.mat文件，用最小错误率贝叶斯决策器对呈正态分布的两类样本分类。 3.调用Seperable.mat文件，用感知准则对两类可分样本进行分类。 4.调用Clouds.mat文件，用最小平方误差准则对两类样本进行分类。 5.调用Spiral.mat文件，用近邻法对双螺旋样本进行分类。 6.调用XOR.mat文件，用特征提取方法对分类效果的影响。 五、实验数据及结果分析：

模式识别作业

模式识别作业 题目：车牌识别系统 作者： 学号： 专业： 学院： 任课老师：

车牌识别系统 1 引言 对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。 从人的视觉特点出发，车牌目标区域具有如下特点：①车牌底色往往与车身颜色、字符颜色有较大差异；②车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框，车牌内字符有多个，基本呈水平排列，所以在牌照的矩形区域内存在较丰富的边缘，呈现出规则的纹理特征； ③车牌内字符之间的间隔比较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在跳变，而字符本身与牌照底的内部都有较均匀灰度；④不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长度比变化有一定范围，存在一个最大和最小长度比。 车牌识别系统一般包括以下几个部分。 图1 车牌识别系统 在第一部分图像采集中，主要通过CCD 摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连来完成图像采集，可以实时在监控图像中抓取到含有车辆的图像。汽车牌照识别（LPR）系统的关键在于后四部分。首先要对采集到的图像进行预处理，而牌照定位又决定其后的车牌字符识别，因此牌照定位是车牌识别系统的关键的关键，牌照定位就是从包含整个车辆的图像中找到牌照区域的位置。 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。