40年代電子計算機發(fā)明以后逐漸發(fā)展起來的-展示頁
2025-07-04 05:40本頁面
【正文】 技術(shù)。特征選擇則是從已經(jīng)抽取的特征中選擇能夠更好地完成分類識別任務的特征來表示原圖像。 預處理技術(shù)包括各種圖像處理技術(shù)，其目的是改善圖像質(zhì)量，清楚圖像中的噪聲，減輕或消除因傳感器與傳輸介質(zhì)本身不完善而引起的退化現(xiàn)象，便于機器分析處理等。圖 22 圖像識別系統(tǒng)框圖下面簡單對這幾個環(huán)節(jié)作以說明：數(shù)據(jù)獲取 來自現(xiàn)實的模擬數(shù)據(jù)，如圖片、照片、圖像和景物等由一個傳感器（如掃描儀、傳真機、數(shù)字攝像機、數(shù)碼相機）傳入，然后被轉(zhuǎn)換成適合計算機處理的形式，即將物理量變成一組測量值。圖像模式分類是最重要的一部分，它是依據(jù)所提取的特征，將前一部分的特征向量空間映射到類型空間，把相應圖像歸屬已知的一類模式。前期處理一般是指把圖像進行平滑、增強、恢復、邊緣檢測和分割等操作，其目的是把輸入圖像簡化為分段模式。其目的就是研制采用某種儀器或設備，自動處理某些信息，代替人完成分類和辨識的任務，并且能夠快速而準確地進行圖形識別。但是對于模式識別來說，無論是數(shù)據(jù)、信號還是平面圖像或立體景物都是除掉它們的物理內(nèi)容而找出它們的共性，把具有同一共性的歸為一類，而具有另一種共性者歸為另一類。然而，隨著實踐活動的擴大、深入和社會化的需要，人們不僅需要識別分類數(shù)很多的事物，而且被識別的對象內(nèi)容也越來越復雜。例如要識別寫在卡片上的數(shù)字，判斷它是 0，1，2，…，9 中的哪個數(shù)字，就是將數(shù)字圖像分成 10 類的問題，因此可以認為，對數(shù)字圖像進行區(qū)別分類其實質(zhì)就是對圖像進行模式識別。因此，在當今社會，圖像識別技術(shù)已經(jīng)在各個領域發(fā)揮著極其重要的作用。它以研究某些對象或過程的分類與描述為主要內(nèi)容，以研制能夠自動處理某些信息的機器視覺系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工完成分類和辨識的任務為目的。在許多場合，圖像所傳遞的信息比其他任何形式的信息更加豐富和真切。圖像在人類的感知中扮演著非常重要的角色，人類隨時隨處都要接觸圖像。所有這些應用都是和問題的性質(zhì)密切不可分的，至今還沒有發(fā)展成統(tǒng)一的、有效的可應用于所有的模式識別的理論。目前模式識別問題一般可以應用以下 4 種方法進行分析處理：統(tǒng)計模式識別方法、句法模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別、模糊模式識別。然而，“模式識別”這個詞被廣泛使用并形成一個領域是在 20 世紀 60 年代以后。作為統(tǒng)計模式識別基礎的多元統(tǒng)計分析和鑒別分析也在電子計算機出現(xiàn)之前提出來了?，F(xiàn)代模式識別是在 20 世紀 40 年代電子計算機發(fā)明以后逐漸發(fā)展起來的。 在更早的時候，已有用光學和機械手段實現(xiàn)模式識別的例子，如在 1929 年 GustavTauschek 就在德國獲得了光學字符識別專利。1957 年 IBM 的 將統(tǒng)計決策方法用于字符識別。模式識別問題指的是對一系列過程或事件的分類與描述，具有某些相類似的性質(zhì)的過程或事件就分為一類。模式識別已經(jīng)在天氣預報、衛(wèi)星航空圖片解釋、工業(yè)產(chǎn)品檢測、字符識別、語音識別、指紋識別、醫(yī)學圖像分析等許多方面得到了成功的應用。當前的一種普遍看法是不存在對所有的模式識別問題都使用的單一模型和解決識別問題的單一技術(shù)，我們現(xiàn)在擁有的是一個工具袋，我們所要做的是結(jié)合具體問題把統(tǒng)計的和句法（結(jié)構(gòu)）的識別方法結(jié)合起來，把統(tǒng)計模式識別或句法模式識別與人工智能中的啟發(fā)式搜索結(jié)合起來，把人工神經(jīng)元網(wǎng)絡與各種以有技術(shù)以及人工智能中的專家系統(tǒng)，不確定方法結(jié)合起來，深入掌握各種工具的效能和應用的可能性，互相取長補短，開創(chuàng)模式識別應用的新局面。據(jù)統(tǒng)計，在人類接受的信息中，視覺信息占了 70%以上，也就是常說的“百聞不如一見” 。隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展和實際應用的需要，出現(xiàn)了另一類問題，就是不要求其結(jié)果輸出是一幅完整的圖像，而是將經(jīng)過圖像處理后的圖像，再經(jīng)過分割和描述提取有效的特征，進而加以判決分類，這就是近 20 年來發(fā)展起來的一門新興技術(shù)科學——圖像識別。例如要從遙感圖像中分割出各種農(nóng)作物、森林資源和礦產(chǎn)資源等；根據(jù)醫(yī)學圖片分析發(fā)生病變的細胞形狀和顏色判斷是否發(fā)生癌變；從氣象觀測數(shù)據(jù)或氣象衛(wèi)星照片準確預報天氣；交通管理系統(tǒng)中應用車牌自動識別技術(shù)管理車輛等。圖像識別，簡單地說，就是要把一種研究對象，根據(jù)其某些特征進行識別并分類。這種識別早已存在人們的生活實踐中。特別是由于科學技術(shù)水平的提高，使得各種不同的研究對象“圖像化”或“數(shù)字化” ，可采用某種技術(shù)把考察的對象轉(zhuǎn)換成圖片、波形圖以及若干數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就可以代表所研究的對象。圖像模式識別是用機器對文字、 圖像、 圖片和景物等模式信息加以處理和識別，用以解決計算機與外部環(huán)境直接通信這一重要問題。一般來說，一個圖像識別由圖像預處理、圖像特征提取和圖像模式分類三個主要部分組成。特征提取是指在滿足分類識別正確率要求的條件下，提取圖像的主要特征，并按某種準則盡量選用對正確分類識別作用大得特征，使得用較少的特征就能完成分類識別任務。一個圖像識別系統(tǒng)主要由三個環(huán)節(jié)組成： 圖像數(shù)據(jù)獲取， 數(shù)據(jù)加工和處理、 抽取特征，判斷分類等，如圖 22 所示。 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理包括預處理、 特征抽象和特征選擇。特征抽取就是從圖像中提取一組反映圖像特性的基本元素或數(shù)字值。 判別分類 判別分類就是采用一定的準則或機制建立分類規(guī)則， 并用它們對未知圖像模式進行分類識別。 20 世紀 80 年代新興的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，作以一種廣義的智能模式識別法，更以嶄新的姿態(tài)，以其全局相關(guān)的特色，在模式識別領域取得了許多傳統(tǒng)方法所難達到的成就，下面分別作以介紹：統(tǒng)計圖像識別：統(tǒng)計圖像識別是以概率理論為基礎的，模式用特征向量描述，找出決策函數(shù)進行模式?jīng)Q策分類。這數(shù)組不是任意的，而
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