模式识别的基本理论

模式识别的基本理论

蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。

4.1模式识别的概述

模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，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。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。

模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。

从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。它是一门基于概念基础上的判断学科。

4.2模式识别的基本概念

4.2.1模式与模式识别

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，模式所属的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的(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。

图4-1 模式识别的基本框架

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。它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。前者是生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；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。

4.2.2模式识别的特点

从模式识别的起源、目的、方法、应用、现状及发展和它同其他领域的关系来考察，可以把他的特点概括的描述如下：

(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。

4.2.3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[15]。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的能力，因此日益得到人们的重视。

(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P(u i)及类条件概率密度P(X1∞i)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P(i∞X1)，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。在贝叶斯决策的基础上，根据各种错误决策造成损失的不同，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，参数估计的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) 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。如何选择基元是本方法的一个关键问题，尤其是当存在干扰及噪声时，抽取基元更困难，且易失误。

(3) 模糊模式识别

1965年Zadeh提出了他著名的模糊集理论，使人们认识事物的传统二值0，1

逻辑转化为（0，1）区间上的逻辑, 这种刻画事物的方法改变了人们以往单纯地通过事物内涵来描述其特征的片面方式，并提供了能综合事物内涵与外延性态的合理数学模型—隶属度函数。对于A、B两类问题，传统二值逻辑认为样本C要么属于A，要么属于B，但是模糊逻辑认为C既属于A，又属于B，二者的区别在于C在这两类中的隶属度不同。所谓模糊模式识别就是解决模式识别问题时引入模糊逻辑的方法或思想。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。

模糊模式识别的关键在隶属度函数的建立，目前主要的方法有模糊统计法、模糊分布法、二元对比排序法、相对比较法和专家评分法等。虽然这些方法具有一定的客观规律性与科学性，但同时也包含一定的主观因素，准确合理的隶属度函数很难得到，如何在模糊模式识别方法中建立比较合理的隶属度函数是需要进一步解决的问题。

(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(加权值的)互联的拓扑网络，进行模拟，称之为人工神经网络[16]。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。例如在设计上，网络层数的确定和节点个数的选取带有很大的经验性和盲目性，缺乏理论指导，网络结构的设计仍是一个尚未解决的问题。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，样本训练时问比较长；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。

4.3模糊识别算法

4.3.1模糊模式识别基本原理

设U是给定的待识别对象的全体的集合，U中的每一对象u有p个特性指标u1，

u 2，……u p 。每个特性指标所刻画的是对象u 的某个方面的特征，于是由p 个特性指标确定的每一个对象u ，可记成

)....,,(21p u u u u = （4-1）

上式称为特性向量。

设识别对象集合U 可分为n 个类别，且每一类别均是U 上的一个模糊集，记作:A 1,A 2,…A n,则称为它们为模糊模式。

模糊模式识别的宗旨是把对象u=(u 1,u 2……u p )划归一个与其相似的类别A i 中。对于钻井液体系优选来说，模糊模式识别的宗旨是根据具体的特性参数得到相应的钻井液体系。

当一个识别算法作用于对象u 时，产生一组隶)(),...,(),(21u A u A u A n μμμ。它们分别表示对象u 隶属于类别A 1,A 2,…A n 的程度。然后我们可以按某种隶属原则（通常为最大隶属原则）对对象u 进行判断，指出它归属于哪一类别。

4.3.2 模糊识别的一般步骤

(1) 识别对象的特性指标提取（特征提取）。

在影响识别对象u 的各因素中，抽取与模式识别问题有显著关系的特性指标并测出对象u 各特性指标的具体数据，然后写出对象u 的特性向量[14]

)....,,(21p u u u u = （4-2）

(2) 特征选择

使特征数目从多变少，淘汰掉一些特征，保留一些其主要作用的特征的过程称为特征选择。

(3) 确定标准模式

标准模式是反映领域问题全部分类的样本。标准模式能覆盖问题的全部分类，每一种标准模式可以有许多样本，所有这些样本都代表这一标准模式。具体待识别样本只要能够与某一样式中的一个样本最接近，就可以确定属于这一模式。

(4) 构造模糊模式的隶属函数

隶属函数的确定在模糊数学应用中占有中有重要地位，因此恰如其分地定量刻划模糊性事物是利用模糊数学去解决各种实际问题的关键。

(5) 完成由具体模式到类别的映射过程。

4.3.3 模糊模型识别原则

(1) 最大隶属原则

设A 1,A 2,…A n 是给定的区域U 上的n 个模糊模式，U u ∈0是一识别对象，若[14]

))(),...,(),(max()(002010u A u A u A u A n i μμμμ= （4-3） 则认为0u 优先隶属于i A 。

(2) 择近原则

设A 1,A 2,…A n 是给定的区域U 上的n 个模糊子集，构成一个标准模型库。B 是U 上的待识别模糊子集。若存在

()()(){}n i A B A B A B ,,,,max ,1δδδ∧= （4-4） 则称B 与A i 最贴近，即认为B 相对属于A i 。模糊模式识别有两大原则：最大隶属原则和择近原则。

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，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，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能

模式识别试题答案

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目： 模式识别 考试时间 考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、 监督学习和非监督学习有什么区别？ 参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器？有哪些常见的分类器？ 参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？ 参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、 聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？ 参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则？ 参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1 ，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明， 该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？ 参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.wendangku.net/doc/7f10004693.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这 种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 （081104） 一、培养目标 培养热爱祖国，拥护中国共产党的领导，拥护社会主义制度，遵纪守法，品德良好，具有服务国家、服务人民的社会责任感，掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。 本学科培养德智体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力，注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；较为熟练地掌握一门外国语；具有健康的体格。 二、研究方向 （一）智能机器人系统 主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发，包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。 （二）系统仿真技术与应用 主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。 （三）图像处理与计算机视觉 研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术，研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。 （四）建筑智能化技术 本方向以建筑智能化技术为背景，主要研究智能建筑系统集成理论与技术、

模式识别期末试题

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。 （1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目））。 10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。 （1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的 正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 12、感知器算法1。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。

模式识别与智能系统硕士点_研究生入学复试大纲pris_test

模式识别与智能系统硕士点 研究生入学复试大纲 复试笔试满分为150分，包括基本能力测试（45分）和专业基础知识测试（105分）两部分。采取闭卷考试，考试时间一般为2至3小时。 有关专业基础知识测试的说明 专业基础知识测试（105分）由21道题目组成，参加笔试同学可从中任意选择7道完成，每题15分。专业知识点包括以下七个方面： 一．图象处理(共3题) 考试知识点：数字图象直方图、基于直方图均衡化的图象增强、边缘检测算子、梯度大小/方向计算、频域滤波基础、频域滤波操作的基本步骤。 辅导材料：冈萨雷斯等，《数字图象处理》,第二版，电子工业出版社, 2003.3, ISBN 7-5053-8236-5。认真阅读该书的3.3, 4.2, 10.1。 二．信息安全(共2题) 考试知识点：信息熵的计算、信源编码。 辅导材料：《信息与编码理论基础》，万旺根，上海大学出版社。 三．人工智能(共2题) 考试知识点：人工智能的基本概念。 辅导材料：廉师友，人工智能技术导论（第二版）廉师友西安电子科技大学出版社, 2002.7, ISBN 7-5606-0811-6。认真阅读该书的第一章。 四．微型计算机原理(共5题) 考试知识点：80x86指令寻址模式及汇编指令的书写格式；不同进制数之间的转换；汇编程序的阅读；计数器模块8253及其编程；可编程中断控制器8259模块及其编程。 注：相关硬件模块控制字格式不需记忆。（提供）

辅导材料：微型计算机技术及应用（第3版），戴梅萼等，清华大学出版社，2003 五．多媒体信息处理(共4题) 考试知识点：1.多媒体基本概念 多媒体技术，多媒体系统的层次结构，多媒体系统的组成 2.多媒体数据压缩： 数据压缩算法概念及分类，统计编码，预测编码，变换编码，分形编码 静态图像压缩标准JPEG，运动图像压缩标准MPEG，音频压缩标准 3.音频信息处理 声音数字化，音频文件格式，声卡的组成与设计(含声卡的工作原理、硬件设计、软件结构、编程接口等) 4.视频信息处理 视频信号数字化，视频的文件格式，视频压缩卡的设计 辅导材料：多媒体技术基础及应用，钟玉琢等，北京：清华大学出版社，2006.2 六．生物特征识别(共2题) 考试知识点：生物信息学序列联配（双序列比对，多序列比对）。 辅导材料：David W. Mount，《生物信息学：序列与基因组分析（影印）》,Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lab(CSHL) Press。认真阅读sequence alignment 的相关内容。 七．射频识别(共3题) 考试知识点：电子标签的基本概念。 辅导材料：纪震，李慧慧等，《电子标签原理与应用》,西安电子科技大学出版社, 2005.12, ISBN 705606-1599-6。认真阅读该书的第一章。

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，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。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 Pattern Recognition & Intelligent System （专业代码：081104） 一、学科概况 本校模式识别与智能系统学科为国务院1993年批准的博士学位授予权学科，2001年经国务院学位委员会批准为国家级重点学科（二级学科）；本学科所在的控制科学与工程学科具有一级学科博士学位授予权,同时拥有一级学科博士后流动站。本学科主要从事模式识别与智能系统的理论与应用研究，为本校“211工程”重点建设学科。经过多年的建设，现有博士生导师七名，百余名的博士生研究队伍，和先进的教学与科研硬设备环境。多年来，一批科研成果达到国际与国内先进水平。 二、培养目标 本学科培养的模式识别与智能系统的硕士研究生应具有较宽广的基础理论及较深入的专业知识，能解决国家经济建设与国防中在本领域内的工程技术的应用课题，具有较好的理论联系实际的能力。 三、学制和学分 全日制硕士研究生实行以两年半制为主的弹性学制，原则上不超过5年。 总学分33学分，其中必修课程不少于14学分。

四、硕士课程设置 五、科研能力与水平 1. 掌握本学科的基础理论和专业知识，对所研究的课题有新的见解，取得新的成果。对于学术型学位的硕士研究生，还应熟悉国内外相关的学术研究动态。 2. 工作认真踏实，能独立进行科研工作并圆满完成科研任务。 3. 对于应用型、复合型学位的硕士研究生，能发现实践中与本学科相关的需求，能提出工程解决方案；对于学术型学位的硕士研究生，能提出和界定科学问题。

4. 硕士研究生在校期间应积极发表学术论文，参与学术交流。 六、开题报告 为确保学位论文的质量，指导教师应针对每个硕士研究生的类型和层次，确定选题范围。硕士研究生在导师的指导下，通过阅读文献、收集资料和调查研究后确定研究课题，提交开题报告。开题报告的主要内容包括： （1）课题来源及研究的目的和意义； （2）国内外在该方向的研究现状及分析； （3）主要研究内容； （4）研究方案及进度安排，预期达到的目标； （5）预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施； （6）主要参考文献。 提交开题报告的时间一般为第四小学期，开题报告字数应在5000字以上。开题报告的评议结果为通过或不通过。硕士研究生学位论文选题、开题的要求详见《南京理工大学硕士学位论文选题、开题及撰写的有关规定 七、学位论文 学位论文工作是研究生培养的重要组成部分，是对研究生进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练，是培养研究生创新能力、综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题能力的重要环节。 硕士学位论文要求概念清楚、立论正确、分析严谨、计算正确、数据可靠、文句简练、图表清晰、层次分明，能体现硕士研究生具有宽广的理论基础，较强的独立工作能力和优良的学风。在阐明论文的目的、意义和成果时，应有实事求是的科学态度。 硕士研究生的论文工作必须在导师指导下，由研究生独立完成。完成后应按照《中华人民共和国学位条理暂行实施办法》和《南京理工大学博士、硕士学位授予细则》的规定,组织论文评审和答辩。获准参加答辩的前提条件是：必须修满规定的学分，外语通过学位英语考试或通过国家英语六级考试，其余学科基础课程成绩不得低于70分并完成教学实践、科研实习。

2014模式识别练习题

2013模式识别练习题 一. 填空题 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征的选择和提取和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、 网。 3、影响层次聚类算法结果的主要因素有计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离阈值、预定的类别数目。 4、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正负表示样本点位于判别界面法向量指向的正负半空间中， 绝对值正比于样本点与判别界面的距离。 5、感知器算法1 ，H-K算法 2 。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判别错误较另一种判别错误更为重要的情 况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 7、 。一般在可 8、散度J ij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布差别越大； 当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时，J ij= 0。 二、选择题 1、影响聚类算法结果的主要因素有（B、C、D ）。 A.已知类别的样本质量； B.分类准则； C.特征选取； D.模式相似性测度 2、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（C、D）。 A.平移不变性； B.旋转不变性；C尺度不变性；D.考虑了模式的分布 3、影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD）。 A.样本输入顺序； B.模式相似性测度； C.聚类准则； D.初始类中心的选取 4、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的（B D）。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 类概率密度与先验概率的乘积 5、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（BD）。 A. 最小损失准则； B. 最小最大损失准则； C. 最小误判概率准则； D. N-P判决 6、散度J D是根据（C ）构造的可分性判据。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 信息熵； E. 几何距离 7、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（ABCDE）估计该似然函数。 A. 矩估计； B. 最大似然估计； C. Bayes估计； D. Bayes学习； E. Parzen窗法 8、KN近邻元法较之Parzen窗法的优点是（B）。 A. 所需样本数较少； B. 稳定性较好； C. 分辨率较高； D. 连续性较好 9、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（A C ）。 A.变换产生的新分量正交或不相关； B.以部分新的分量表示原矢量均方误差最小； C.使变换后的矢量能量 更集中 10、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（BC）。 A. 已知类别样本质量； B. 分类准则； C. 特征选取； D. 量纲 11、欧式距离具有（A B ）；马式距离具有（A B C D ）。 A. 平移不变性； B. 旋转不变性； C. 尺度缩放不变性； D. 不受量纲影响的特性 12、聚类分析算法属于（A ）；判别域代数界面方程法属于（C ）。 A.无监督分类； B.有监督分类； C.统计模式识别方法； D.句法模式识别方法 13、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（D）进行相似性度量。 A. 距离测度； B. 模糊测度； C. 相似测度； D. 匹配测度 14、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（ACD）。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程 责任教学单位：电子工程系电子信息 教研室 总学时：32 学分：2 考核形式：考查 课程类别：专业课 修读方式：必修 教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 （1）Bayes法则 （2）Bayes风险 （3）基于Bayes法则的分类器 （4）最小最大决策 （5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 （1）正态密度函数 （2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 （1）基于最近邻规则的试探法 （2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 （1）K均值算法 （2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别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，属于认识科学的范畴, 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。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 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来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 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。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别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，属于认识科学的范畴, 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。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 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来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

模式识别试题2

《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 3 欧式距离具有（ ）。马式距离具有（ ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 4 描述模式相似的测度有( )。（1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4） 匹配测度 5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1） （2） （3） 。其中最常用的是第( )个技术途径。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：( )。 7 感知器算法 ( )。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 8 积累位势函数法的判别界面一般为( )。（1）线性界面；（2）非线性界面。 9 基于距离的类别可分性判据有：( ).（1）1[]w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 10 作为统计判别问题的模式分类，在（ ）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为 （ ）。 12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n 维向量x 和xk 的函数K(x,xk)若 同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K(x,xk)是光滑函数，且是x 和xk 之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij 越大，说明i 类模式与j 类模式的分布（ ）。当i 类 模式与j 类模式的分布相同时，Jij=（ ）。 14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是 （ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：( )。 16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最 小错误判决规则是等价的。 17 随机变量l(x )=p(x 1)/p(x 2)，l(x )又称似然比，则E l( x )2= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为 （ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为)]|(log )|([1x P x P E J i c i i x H ωω∑=-=，JH 越（ ），说 明模式的可分性越强。当P(i| x ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，JH 取极大值。 20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于（ ）。上 述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 21 已知有限状态自动机Af=(，Q ，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0， 0)= q1，(q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。 现有输入字符串：(a) 000，(b) 11，(c) ，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分

图像校正与分割处理软件设计与实现模式识别与智能系统方案

图像校正及分割处理软件设计与实现《图像分析与模式识别》课程期末大作业报告 课程名称：图像分析与模式识别

目录 图像校正及分割处理软件设计与实现 (1) 1 软件需求 (1) 1.1 操作界面需求分析 (1) 1.2 图像几何校正需求分析 (1) 1.2 ISODATA聚类算法的图像分割需求分析 (2) 2 算法原理及流程图 (2) 2.1 Hough变换 (2) 2.1.1 Hough变换原理 (2) 2.1.2 图像几何校正流程 (3) 2.2 ISODATA算法原理 (3) 2.2.1 ISODATA算法原理步骤 (3) 2.2.1 ISODATA算法流程图 (5) 3 程序设计框图 (6) 4 实验结果及分析 (7) 4.1 图像几何 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果分析 (8) 4.2 图像分割 (8) 4.2.1图像分割结果 (8) 4.2.1图像分割结果分析 (10) 附录： (11) 附录一：图像几何校正代码 (11) 附录一：ISODATA聚类算法图像分割代码 (11) 附录一：MATLAB的GUI操作界面代码 (17)

图像校正及分割处理软件设计与实现 摘要：设计一种图像几何校正及图像分割处理软件，实现对倾斜支票图像校正为水平，及对已给的图像进行分割。图像几何校正主要通过边缘检测、Hough 变换、求倾斜角、图像旋转等算法实现；图像分割采用ISODATA聚类算法实现。实验结果表明，实现了对倾斜支票图像几何校正和对图像的分割功能。 关键词：边沿检测；Hough变换、图像旋转、ISODATA算法；图像分割； 1 软件需求 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求，包括整个系统所要实现的功能。 根据题目，设计需要编写带有操作界面的图像处理软件，功能包含图像几何校和基于ISODATA聚类算法的图像分割。开发工具使用MATLAB。根据MATLAB的特点及需要实现的软件功能，软件需求分析如下： 1.1 操作界面需求分析 软件实现的功能是图像处理，因此操作界面中需要一个按钮，用于选择待处理的图像，称为“图像选择”按钮；选择的原始图像需要在操作界面中显示，因此需要一个用于显示原始图像的坐标控件；由于软件需要实现多功能，需要一个下拉框实现功能的选择；一个开始功能处理的按钮，称为“开始处理”按钮；一个用于显示图像处理结果的坐标控件。最后需要一个退出操作界面的按钮，称为“退出”按钮。 1.2 图像几何校正需求分析 原始图像在拍照时出现了倾斜，需要将图像校正，消除倾斜。通过对图像的观察，图像是一支票，支票上存在表格。因此想法是通过检测支票表格边框线的倾斜角，就是整图像的倾斜程度，然后根据这个倾斜角旋转，便可得到校正的水平图像。要检测支票图像表格边框直线。需要对图像的边缘进行检测，图像的边缘检测方法很多，如：sobel算子边缘检测，prewitt算子边缘检测，roberts 算子边缘检测，log算子边缘检测，canny算子边缘检测等，由于原图的噪声并不是很严重，因此上面这些边缘检测办法都能胜任，这里使用log算子进行边缘检测，为了适应其它边缘检测方法，本设计需要尽量在改变边缘检测方法时尽可能少地修改代码。边缘检测后，采用Hough变换提取直线，然后在提取的直线上找两个点，计算出直线的倾斜角度。最后根据这个倾斜角度对图像进行旋转。