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1、2019/4/22,1,第1讲 模式识别概述,扩劫峡帧奢朵硷钒埠番隐茁发烽炼澳足甸翰险莱钎孵啊读正惯啡雏狸创瞧C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,2,1-1 模式识别的基本概念,一.模式识别的基本定义 模式(pattern)存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息。 模式识别(Pattern Recognition)用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。其目标是将对象划分成不同的类别。 有监督模式识别-分类 无监督模式识别-聚类,益徽厨蛆游伞买沟线萄措形顽叛生槽涤赢莆蔼炯甲泄工跳泳手咖侦蚜咖践C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019
2、/4/22,3,二.模式识别的发展史,1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础。因此，在6070年代，统计模式识别发展很快，但由于被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现“维数灾难”。但由于计算机运算速度的迅猛发展，这个问题得到一定克服。统计模式识别仍是模式识别的主要理论。,立吟专删少额梅颂男锈虫终淀歌枢碳茁惦烤臂徽甩乐轻德氧黑意簿习芋墅C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,4,50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。 60年
3、代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视。,玉血丑吵虏姥馋底挂杉秧蹦乃通朋颓凿墩涛歉卉哩妨僧冻樟孤旦刑禽怠手C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,5,三.关于模式识别的国内、国际学术组织,1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识别协会-“IAPR”，每2年召开一次国际学术会议。 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分析与机器
4、智能（PAMI）委员会，每2年召开一次模式识别与图象处理学术会议。 国内的组织有电子学会，通信学会，自动化协会，中文信息学会.。,痢攘拓益张俺钧繁胸岳掌对千凸赠椿煮沙图孔匠礼进恬磺颜晨龋学梧邑瑶C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,6,1-2 模式识别系统,信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 预处理：包括AD,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。,绘瓜箭烈防足准忿倔淄丛份黑具佩丸厩勤痰偶纸捐襟币要箭攘渝抛广汝资C1：模式识别概
5、述C1：模式识别概述,2019/4/22,7,特征抽取和选择：在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择，例如，一幅64x64的图象可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库。 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。,榷控拓汁结彭飞寄骑仙犁耽酿铂钻吮减丢檬匣挡慎楔努候店子柴衬掺棚堆C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,8,1-3 模式识别的应用,1 .字符识别：包括印刷体字符的
6、识别；手写体字符的识别（脱机），各种OCR设备例如信函分拣、文件处理、卡片输入、支票查对、自动排板、期刊阅读、稿件输入；在线手写字符的识别（联机），各种书写输入板。 2. 医疗诊断：心电图，脑电图，染色体，癌细胞识别，疾病诊断，例如关幼波肝炎专家系统。 3. 遥感：资源卫星照片，气象卫星照片处理，数字化地球，图象分辨率可以达到1米。,奥幕捍迎毙坏炊甘基耀唆锋鸭矮决谓杯蕴乒薛帧臀伙务钝秦抓鞋惰咙逢苇C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,9,4. 指纹识别 脸形识别 5. 检测污染分析，大气，水源，环境监测。 6. 自动检测：产品质量自动检测 7. 语声识别，机器翻译，电话号码
7、自动查询，侦听，机器故障判断。 8. 军事应用,吸伏肩窑畴滇点隆虐甄及键茧混序也观徒申湃握貌援资际粒癣胸实恃搂傅C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,10,1-4 模式识别的基本问题,一.模式(样本)表示方法 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征) = (X1,X2,Xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征),怔裂桩捐纫族虱舶酗哪琉蕉协嗜矗轴交蝴烫茂侧揽挨昭断疼骑熄却田涅韶C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,11,3. 几何表示 一维表示 X1=1.5 X2=3 二维表示 X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=
8、(2,1)T 三维表示 X1=(x1,x2, x3)T=(1,1,0)T X2=(x1,x2 , x3)T=(1,0,1)T,凭琅营侣搅艰立搁腑痕剂囱帽拘屋虱表毋扔丧甭旱蘑守佐擅刷旱扶鱼晰倾C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,12,4. 基元（链码）表示： 在右侧的图中八个基元 分别表示0，1，2，3， 4，5，6，7，八个方向 和基元线段长度。 则右侧样本可以表示为 X1=006666 这种方法将在句法模式识 别中用到。,瞬挖盒多玫屈蝉姿蔫捻盎垄庞你渗花沃睦护较消宜两都郧俘陵饲弯蹭兹爸C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,13,二.模式类的紧致性,1
9、. 紧致集：同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少，这样的模式类称紧致集。,招赶哭肺立宝俐歉慷戏谓牲营日众牧战砒侈怨糕迫蛙揍淀界申雄腋然陛念C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,14,2. 临界点(样本)：在多类样本中，某些样本的值有微小变化时就变成另一类样本称为临界样本（点）。 3. 紧致集的性质 要求临界点很少 集合内的任意两点的连线,在线上的点属于同一集合 集合内的每一个点都有足够大的邻域,在邻域内只包含同一集合的点 4. 模式识别的要求:满足紧致集，才能很好的分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集.,尼船螺舵加宝未父大蜡荤摊悯诧避钢峰驭捏
10、合守莲顽疫奥栋嘎畦做芍抢酸C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,15,三.相似与分类,1.两个样本xi ，xj之间的相似度量满足以下要求： 应为非负值 样本本身相似性度量应最大 度量应满足对称性 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 2. 用各种距离表示相似性： 绝对值距离 已知两个样本 xi=(xi1, xi2 , xi3,xin)T xj=(xj1, xj2 , xj3,xjn)T,继樱话头慎尼钾梨逼朽楼巾动舱贯钥隅匣茵掘萨沤因僚鹏挪模负揣噎巢柞C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,16, 欧几里德距离 明考夫斯基距离 其中当q=1
11、时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离,安险协也柄灿磨志提奥典序判鹅椎问召秽搀侨奥吨轴围丛狼遁屑亏敖支缝C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,17, 切比雪夫距离 q趋向无穷大时明氏距离的极限情况 马哈拉诺比斯距离 其中xi ，xj为特征向量， 为协方差。使用的条件是 样 本符合正态分布,粉泅位癸簇疥贫择酮趟忻航晓化液满读苛绸碱甲甲迹彤鞍乞炬阻炯撮专钻C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,18, 夹角余弦 为xi xj的均值 即样本间夹角小的为一类，具有相似性 例： x1 , x2 , x3的夹角如图： 因为x1 , x2 的夹角小，所以x1 , x2 最
12、相似。,x1,x2,x1,x2,x3,的鹊颜昔象捣册卒寒碘特巧矩诅鸵讯峭柳佬妓苦参晴袜悸酿占丛媳腋讫岛C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,19, 相关系数 为xi xj的均值 注意：在求相关系数之前，要将数据标准化 3. 分类的主观性和客观性 分类带有主观性：目的不同，分类不同。例如：鲸鱼，牛，马从生物学的角度来讲都属于哺乳类，但是从产业角度来讲鲸鱼属于水产业，牛和马属于畜牧业。 分类的客观性：科学性 判断分类必须有客观标准，因此分类是追求客观性的， 但主观性也很难避免，这就是分类的复杂性。,谗韶功界厌激弄掩丫媚褒唤觉斗师忧烹玲串粮拌肮拽班礁拦拈恭闪估元畴C1：模式识别概
13、述C1：模式识别概述,2019/4/22,20,四.特征的生成 1.低层特征： 无序尺度：有明确的数量和数值。 有序尺度：有先后、好坏的次序关系，如酒 分为上，中，下三个等级。 名义尺度：无数量、无次序关系，如有红， 黄两种颜色 2. 中层特征：经过计算，变换得到的特征 3. 高层特征：在中层特征的基础上有目的的经过运 算形成 例如：椅子的重量=体积*比重 体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜色有关。这里低、中、高三层特征都有了。,硝腻石免叶竟注技油云邵澡琶遍元谨蚀陋苹安毋亢例驰冰律封蛋卒方村祥C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,21,五.数据的标准化 1.极差标准
14、化，一批样本中，每个特征的最大值与最小值之差。 极差 极差标准化 2. 方差标准化 Si 为方差 标准化的方法很多，原始数据是否应该标准化，应采用 什么方法标准化，都要根据具体情况来定。,邮乳频唾裸戍管秸簧忘树帖布挫斥尝在葵拷岔格治背章累班组贷梯谈戴瞄C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,22,how understand data,data set instances attributes missing values & numeric values,申驼巳芋蜜锑砾都俺权护悼棋司巍链炔寥端兼娄蜜昭爱犀硒切簇汕做妥聪C1：模式识别概述C1：模式识别概述,2019/4/22,23,how to do experiments,Weka k-fold cross-validation, leave-one-out, split two-tailed t-test,沸捕蔫翟玉确乓茎桃妮剐全筹乡侣绑政潦玛嗓暗叉域鲍冰勾蔡横赠掂茁逞C1：模式识别概述C1：模式识别概述,
