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模式识别简介

第一篇：模式识别简介模式识别简介Patternrecognition诞生狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。模式识别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。概念简单来说，模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别（OpticalCharacterRecognition,OCR）、语音识别系统。其计算机识别的显著特点是速度快，准确性高，效率高。在将来完全可以取代人工录入。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。研究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。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。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。应用领域包括：计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、文件分类、互联网搜索引擎、信用评分、测绘学、摄影测量与遥感学。以“汉字识别”为例：识别过程与人类的学习过程相似。首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们“这个字叫什么、如何写”记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图象经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。还有一些比较典型的应用例子如：去雾算法：由有雾的图片处理成无雾的过程用的是一种基于暗影通道的去雾算法。相机照出的相片=真实相片*透谢分布率+天空亮度。这里要做的就是根据公式求出真实相片，另外三个未知量是可以求出来的。交叉验证方法：用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据进行分组,一部分做为训练集，另一部分做为验证集，首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型，以此来做为评价分类器的性能指标。纹理：在自然图象中，纹理作为物体的一种重要外观特征，为视觉感知提供了无处不在的信息，它在计算机视觉、图形学、图像编码等领域都有着重要作用，例如，格式塔（Gestalt）心理学，早期视觉理论和Marr的原始简约图（PrimalSketch）都将纹理模式作为中心话题。因此，对纹理的理解是视觉理解不可或缺的组成部分。过去的几年里，纹理分析和合成的相关研究工作在基础理论上与实际应用两个方面都取得了振奋人心的发展，研究者结合计算机视觉，图形学，现代统计物理，心理学和神经系统科学等领域的知识，提出了很多关于纹理理解的新方法。纹理的研究工作主要集中在两个领域：滤波理论（filteringtheory）和统计建模（statisticalmodeling）理论。滤波理论来源于在神经生理学中被发现并被广泛接受的多通道滤波机制，该机制认为，人类视觉系统将视网膜图像分解为一组子带（sub-band）图像信号，而这些子带信号可以通过一组线性滤波器和图像卷积然后经