北京做的比较好的网站公司,门户网站用什么后台系统好,秦皇岛网站关键词推广,零食类营销网站怎么做引言 模式识别所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视。了解与熟悉模式识别的一些基本概念与基本处理方法对研究与从事人工智能、图像处理、信息处理、计算机视觉、多媒体技术等方面工作的人们乃至计算机科学其它领域的人们都是很有益处的。
模式识别(Patt… 引言 模式识别所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视。了解与熟悉模式识别的一些基本概念与基本处理方法对研究与从事人工智能、图像处理、信息处理、计算机视觉、多媒体技术等方面工作的人们乃至计算机科学其它领域的人们都是很有益处的。
模式识别(Pattern Recognition) Pattern Recognition (PR), 这个词对许多人来说很陌生然而实际上人类却在日常生活的每个环节从事着模式识别的活动。可以说每个有正常思维的人在他没有入睡时都在进行模式识别的活动。对观察到的现象作出判断对听到的声音作出反应判断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们判断是非判别事物的过程。但是对模式识别这个词就显得陌生而难以理解了。确切地说模式识别在这里是针对让计算机来判断事物而提出的如检测病理切片中是否有癌细胞文字识别话语识别图像中物体识别等等。该学科研究的内容是使机器能做以前只能由人类才能做的事具备人所具有的、对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。 Recognition 这个词通俗一点讲究就是机器识别计算机识别或机器自动识别。Pattern这个词翻译成模式就是要让机器自动识别的事物如一个具体数字是印刷体还是手写体。识别的结果就是给他分类分到具体的数字类中。对数字来说其结果可表示成它的相应代码如ASCII码。对于一个智能交通系统来说是要识别是否有汽车闯红灯闯红灯的汽车车牌号码等。要让机器能识别、分类需要研究识别的方法这就是这门学科的任务。 人类在观察事物与作出判断时常常把所见到的具体事物与脑子里对某个事物的“概念”联系起来从而按这些概念对它们实行分类。人们能将所见到的具体的、外表各异、各具特色的汽车与脑子中已形成的“抽象”的汽车概念联系起来并能明确地分辨汽车与拖拉机、坦克车等之间的不同之处实现正确的分类。 而从模式识别的术语来说所见的具体事物是样本而它们所属的事物类别代表这些事物的“概念”是模式。也有另一种说法把所见到的事物称为模式而将它们的归属类别称为模式类。因此模式这个词有时则代表类别事物的称呼而有时则强调具体事物其具体含义依上下文关系而定一般不会产生混淆。与人辨别事物相比机器识别事物的方法是很不同的在目前也是很简单与低级的因此机器识别事物的能力还很差。这主要的原因是人们在学习与认识事物中会总结出规律并把这些规律性的东西抽象成“概念”。人之所以能“抽象出概念”关键能分析事物中哪些是本质哪些是表面现象或由偶然因素引起的。但机器目前的抽象能力是很差的。要让机器准确地把握事物的本质弄清分辨事物的关键从而正确辨别事物实质上是要使人能够研究出好的方法提出好的算法从而构造出好的系统使机器辨别事物的本领更强。
模式类与模式 模式与样本在集合论中是子集与元素之间的关系。当用一定的度量来衡量两个样本而找不出它们之间的差别时它们在这种度量条件下属于同一个等价类。这就是说它们属于同一子集是一个模式或一个模式类。而不同的模式类之间应该是可以区分的它们之间应有明确的界线。但是对实际样本来说有时又往往不能对它们进行确切的划分即在所使用的度量关系中分属不同的类别的样本却表现出相同的属性因而无法确凿无误地对它们进行区分。例如在癌症初期癌细胞与正常细胞的界线是含糊的除非医术有了进一步发展能找到更准确有效的分类方法。 让机器辨别事物的最基本方法是计算原则上讲是对计算机要分析的事物与作为标准的称之为“模板”的相似程度进行计算。譬如说脑子里有没有瘤就要与标准的脑图像以及有瘤图像做比较看跟哪个更相似。要识别一个具体数字就要将它与从0到9的样板做比较看跟哪个模板最相似或最接近。因此首先要能从度量中看出不同事物之间的差异才能分辨当前要识别的事物(称为测试样本)跟哪类事物更接近。因此找到有效地度量不同类事物的差异的方法是最关键的。
参考资料 [1] R.O.Duda, P.E.Hart. Pattern Classification and Scene Analysis.NewYork: John wiley sons. 1973
