模式識(shí)別與圖像處理(更新版)
【正文】 Ⅹ = (X1,X2,… ,Xn)T 2. 矩陣表示 : N個(gè)樣本， n個(gè)變量 (特征 ) 變量 樣本 x 1 x 2 ? x n X 1 X 11 X 12 ? X 1n X 2 X 21 X 22 ? X 2n ? ? ? ? ? X N X N1 X N2 ? X Nn 3. 幾何表示 一維表示 X1= X2=3 二維表示 X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=(2,1)T 三維表示 X1=(x1,x2, x3)T=(1,1,0)T X2=(x1,x2 , x3)T=(1,0,1)T 4. 基元（鏈碼）表示： 在右側(cè)的圖中八個(gè)基元 分別表示 0， 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7，八個(gè)方向 和基元線段長(zhǎng)度。 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 ? 該方法通過(guò)考慮識(shí)別對(duì)象的各部分之間的聯(lián)系來(lái)達(dá)到識(shí)別分類(lèi)的目的。 假說(shuō)的兩種獲得方法（續(xù)） ? 非監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或演繹假說(shuō)：在解釋空間中找到一個(gè)與特征空間的結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)的假說(shuō)。 模式識(shí)別的應(yīng)用 ? 4. 指紋識(shí)別 臉形識(shí)別 ? 5. 檢測(cè)污染分析，大氣，水源，環(huán)境監(jiān)測(cè)。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別仍是模式識(shí)別的主要理論。 ? 模式所指的不是事物本身，而是從事物獲得的信息，因此，模式往往表現(xiàn)為具有時(shí)間和空間分布的信息。 ? 介紹圖像處理的相關(guān)知識(shí)。 模式識(shí)別的研究 ? 目的：利用計(jì)算機(jī)對(duì)物理對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，在錯(cuò)誤概率最小的條件下，使識(shí)別的結(jié)果盡量與客觀物體相符合。 ? 80年代以 Hopfield網(wǎng)、 BP網(wǎng)為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型導(dǎo)致人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)復(fù)活，并在模式識(shí)別得到較廣泛的應(yīng)用。 ? 特征空間：從模式得到的對(duì)分類(lèi)有用的度量、屬性或基元構(gòu)成的空間。 模式分類(lèi)的主要方法 ? 數(shù)據(jù)聚類(lèi) ? 統(tǒng)計(jì)分類(lèi) ? 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)聚類(lèi) ? 目標(biāo)：用某種相似性度量的方法將原始數(shù)據(jù)組織成有意義的和有用的各種數(shù)據(jù)集。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦組織的生理學(xué)啟發(fā)而創(chuàng)立的。 2. 臨界點(diǎn) (樣本 )：在多類(lèi)樣本中，某些樣本的值有微小變化時(shí)就變成另一類(lèi)樣本稱(chēng)為臨界樣本（點(diǎn)）。 ③名義尺度：無(wú)數(shù)量、無(wú)次序關(guān)系，如有紅， 黃兩種顏色 2. 中層特征：經(jīng)過(guò)計(jì)算，變換得到的特征 3. 高層特征：在中層特征的基礎(chǔ)上有目的的經(jīng)過(guò)運(yùn) 算形成 例如：椅子的重量 =體積 *比重 體積與長(zhǎng)，寬，高有關(guān)；比重與材料，紋理，顏色有關(guān)。 相關(guān)數(shù)學(xué)概念 ? 隨機(jī)向量及其分布 ? 隨機(jī)向量的參數(shù) ? 數(shù)學(xué)期望和方差 ? 協(xié)方差矩陣 ? [例：求隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和協(xié)方差矩陣 ] 相關(guān)數(shù)學(xué)概念 ? 正態(tài)分布 ? 一維正態(tài)密度函數(shù) 相關(guān)數(shù)學(xué)概念 ? 正態(tài)分布 ? 多維正態(tài)密度函數(shù) 小結(jié) ? 模式和模式識(shí)別的概念 ? 模式識(shí)別的發(fā)展簡(jiǎn)史和應(yīng)用 ? 模式識(shí)別的主要方法 ? 模式識(shí)別的系統(tǒng) ? 幾個(gè)相關(guān)的數(shù)學(xué)概念 謝 謝！
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