模式識(shí)別-概念、原理及其應(yīng)用(參考版)
2024-10-21 16:42本頁(yè)面
【正文】 ? 每次觀測(cè)值不一定相同，所以對(duì)許多對(duì)象而言，各個(gè)特征分量都是隨即變量，即許多對(duì)象的特征向量在 n維空間中呈隨機(jī)性分布，稱為隨即向量。 ? 一個(gè)特征可以看作 n維空間中的向量或點(diǎn)，此空間稱為模式的特征空間 Rn 。 實(shí)例：句法模式識(shí)別（續(xù)） ? 識(shí)別過(guò)程： – 先對(duì)未知結(jié)構(gòu)信息的圖像進(jìn)行基元提取及其相互結(jié)構(gòu)關(guān)系的識(shí)別； – 然后用訓(xùn)練過(guò)程獲得的文法做句法分析； – 如果能被已知結(jié)構(gòu)信息的文法分析出來(lái)，則該幅未知圖像與訓(xùn)練樣本具有相同的結(jié)構(gòu)（識(shí)別成功），否則就不是這種結(jié)構(gòu)（識(shí)別失?。?。 實(shí)例：句法模式識(shí)別 ? 問題：如何利用對(duì)圖像的結(jié)構(gòu)信息描述，識(shí)別如下所示圖片： 實(shí)例：句法模式識(shí)別（續(xù)） ? 將整個(gè)場(chǎng)景圖像結(jié)構(gòu)分解成一些比較簡(jiǎn)單的子圖像的組合； ? 子圖像又用一些更為簡(jiǎn)單的基本圖像單元來(lái)表示，直至子圖像達(dá)到了我們認(rèn)為的最簡(jiǎn)單的圖像單元（基元）； ? 所有這些基元按一定的結(jié)構(gòu)關(guān)系來(lái)表示，利用多級(jí)樹結(jié)構(gòu)對(duì)其進(jìn)行描述（這種描述可以采用形式語(yǔ)言理論）。 實(shí)例：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別 ? 19名男女同學(xué)進(jìn)行體檢，測(cè)量了身高和體重，但事后發(fā)現(xiàn)其中有 4人忘記填寫性別，試問（在最小錯(cuò)誤的條件下）這4人是男是女？體檢數(shù)值如下： 實(shí)例：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別（續(xù)） ? 待識(shí)別的模式：性別（男或女） ? 測(cè)量的特征：身高和體重 ? 訓(xùn)練樣本： 15名已知性別的樣本特征 ? 目標(biāo)：希望借助于訓(xùn)練樣本的特征建立判別函數(shù)（即數(shù)學(xué)模型） 實(shí)例：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別（續(xù)） ? 由訓(xùn)練樣本得到的特征空間分布圖 實(shí)例：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別（續(xù)） ? 從圖中訓(xùn)練樣本的分布情況，找出男、女兩類特征各自的聚類特點(diǎn)，從而求取一個(gè)判別函數(shù)（直線或曲線）。 ? 測(cè)試集：在設(shè)計(jì)識(shí)別和分類系統(tǒng)時(shí)沒有用過(guò)的獨(dú)立樣本集。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)條件下的分類。相互間的聯(lián)系可以在不同的神經(jīng)元之間傳遞增強(qiáng)或抑制信號(hào)。 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。 ? 識(shí)別采用結(jié)構(gòu)匹配的形式，通過(guò)計(jì)算一個(gè)匹配程度值（ matching score）來(lái)評(píng)估一個(gè)未知的對(duì)象或未知對(duì)象某些部分與某種典型模式的關(guān)系如何。 ? 是一種監(jiān)督分類的方法，分類器是概念驅(qū)動(dòng)的。 統(tǒng)計(jì)分類 ? 基于概率統(tǒng)計(jì)模型得到各類別的特征向量的分布，以取得分類的方法。 模式分類的主要方法 ? 數(shù)據(jù)聚類 ? 統(tǒng)計(jì)分類 ? 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)聚類 ? 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。這種方法試圖找到一種只以特征空間中的相似關(guān)系為基
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