模式識別導(dǎo)論（一）

主講：譚建豪研究領(lǐng)域：模式識別、自然計算、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘簡歷：湖南大學(xué)教授、碩士生導(dǎo)師華中科技大學(xué)鍛壓學(xué)士、CAD碩士湖南大學(xué)控制科學(xué)與工程博士先后在郵電部興安通訊設(shè)備廠、湖南省計算技術(shù)研究所、湖南計算機高等專科學(xué)校、湖南大學(xué)從事教學(xué)、科研和技術(shù)工作電話：88639394（宅）

135084875111/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院參考書模式識別人民郵電出版社羅耀光盛立東模式識別清華大學(xué)出版社邊肇祺模式識別及應(yīng)用科學(xué)出版社付京蓀SyntacticPatternRecognitionandApplicationK.S.FuPatternRecognitionPrinciplesJ.T.Tom

R.C.Gouzales1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院第一章概論

§1-1模式識別的基本概念一、模式識別的基本定義

模式(pattern)------存在于時間，空間中可觀察的事物，具有時間或空間分布的信息。

模式識別(PatternRecognition)------用計算機實現(xiàn)人對各種事物或現(xiàn)象的分析,描述,判斷,識別。模式識別與圖象識別、圖象處理的關(guān)系

模式識別是模擬人的某些功能

模擬人的視覺:計算機+光學(xué)系統(tǒng)模擬人的聽覺:計算機+聲音傳感模擬人的嗅覺和觸覺:計算機+傳感器1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院二、模式識別的發(fā)展史1929年G.Tauschek發(fā)明閱讀機，能夠閱讀0-9的數(shù)字。30年代Fisher提出統(tǒng)計分類理論,奠定了統(tǒng)計模式識別的基礎(chǔ)。因此，在60～70年代，統(tǒng)計模式識別發(fā)展很快，但由于被識別的模式愈來愈復(fù)雜，特征也愈多，就出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)難”。但由于計算機運算速度的迅猛發(fā)展，這個問題得到一定克服。統(tǒng)計模式識別仍是模式識別的主要理論。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院50年代Noam

Chemsky

提出形式語言理論美籍華人付京蓀提出句法結(jié)構(gòu)模式識別。60年代L.A.Zadeh提出了模糊集理論，模糊模式識別理論得到了較廣泛的應(yīng)用。80年代Hopfield提出神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型理論。近些年人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在模式識別和人工智能上得到較廣泛的應(yīng)用。90年代小樣本學(xué)習(xí)理論，支持向量機也受到了很大的重視。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院三、關(guān)于模式識別的國內(nèi)、國際學(xué)術(shù)組織1973年IEEE發(fā)起了第一次關(guān)于模式識別的國際會議“ICPR”，成立了國際模式識別協(xié)會---“IAPR”，每2年召開一次國際學(xué)術(shù)會議。1977年IEEE的計算機學(xué)會成立了模式分析與機器智能（PAMI）委員會，每2年召開一次模式識別與圖象處理學(xué)術(shù)會議。國內(nèi)的組織有電子學(xué)會，通信學(xué)會，自動化協(xié)會，中文信息學(xué)會….。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院§1-2模式識別系統(tǒng)信息的獲?。菏峭ㄟ^傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。信息可以是二維的圖象如文字，圖象等；可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。預(yù)處理：包括A\D,二值化，圖象的平滑，變換，增強，恢復(fù)，濾波等,主要指圖象處理。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院特征抽取和選擇：在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個數(shù)據(jù)，這種在測量空間的原始數(shù)據(jù)通過變換獲得在特征空間最能反映分類本質(zhì)的特征。這就是特征提取和選擇的過程。分類器設(shè)計：分類器設(shè)計的主要功能是通過訓(xùn)練確定判決規(guī)則，使按此類判決規(guī)則分類時，錯誤率最低。把這些判決規(guī)則建成標準庫。分類決策：在特征空間中對被識別對象進行分類。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院§1-3模式識別的應(yīng)用1.字符識別：包括印刷體字符的識別；手寫體字符的識別（脫機），各種OCR設(shè)備例如信函分揀、文件處理、卡片輸入、支票查對、自動排板、期刊閱讀、稿件輸入；在線手寫字符的識別（聯(lián)機），各種書寫輸入板。2.醫(yī)療診斷：心電圖，腦電圖，染色體，癌細胞識別，疾病診斷，例如關(guān)幼波肝炎專家系統(tǒng)。3.遙感：資源衛(wèi)星照片，氣象衛(wèi)星照片處理，數(shù)字化地球，圖象分辨率可以達到1米。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院4.指紋識別臉形識別5.檢測污染分析，大氣，水源，環(huán)境監(jiān)測。6.自動檢測：產(chǎn)品質(zhì)量自動檢測7.語聲識別，機器翻譯，電話號碼自動查詢，偵聽，機器故障判斷。8.軍事應(yīng)用1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院§1-4模式識別的基本問題一、模式(樣本)表示方法向量表示:假設(shè)一個樣本有n個變量(特征)Ⅹ=(X1,X2,…,Xn)T2.矩陣表示:N個樣本，n個變量(特征)1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院3.幾何表示一維表示

X1=1.5X2=3

二維表示

X1=(x1,x2)T=(1,2)T

X2=(x1,x2)T=(2,1)T

三維表示

X1=(x1,x2,x3)T=(1,1,0)T

X2=(x1,x2,x3)T=(1,0,1)T1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院4.基元（鏈碼）表示：在右側(cè)的圖中八個基元分別表示0，1，2，3，4，5，6，7，八個方向和基元線段長度。則右側(cè)樣本可以表示為

X1=006666這種方法將在句法模式識別中用到。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院二、模式類的緊致性1.緊致集：同一類模式類樣本的分布比較集中，沒有或臨界樣本很少，這樣的模式類稱緊致集。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院2.臨界點(樣本)：在多類樣本中，某些樣本的值有微小變化時就變成另一類樣本稱為臨界樣本（點）。3.緊致集的性質(zhì)①要求臨界點很少②集合內(nèi)的任意兩點的連線,在線上的點屬于同一集合③集合內(nèi)的每一個點都有足夠大的鄰域,在鄰域內(nèi)只包含同一集合的點4.模式識別的要求:滿足緊致集，才能很好的分類；如果不滿足緊致集，就要采取變換的方法,滿足緊致集.1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院三、相似與分類

1.兩個樣本xi，xj之間的相似度量滿足以下要求：①應(yīng)為非負值②樣本本身相似性度量應(yīng)最大③度量應(yīng)滿足對稱性④在滿足緊致性的條件下，相似性應(yīng)該是點間距離的單調(diào)函數(shù)

2.用各種距離表示相似性：①絕對值距離已知兩個樣本

xi=(xi1,xi2,xi3,…,xin)T

xj=(xj1,xj2,xj3,…,xjn)T

1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院②歐幾里德距離③明考夫斯基距離

其中當(dāng)q=1時為絕對值距離，當(dāng)q=2時為歐氏距離1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院④切比雪夫距離

q趨向無窮大時明氏距離的極限情況⑤馬哈拉諾比斯距離

其中xi，xj為特征向量，為協(xié)方差。使用的條件是樣本符合正態(tài)分布1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院⑥夾角余弦為xixj的均值即樣本間夾角小的為一類，具有相似性例：x1,x2,x3的夾角如圖：因為x1,x2的夾角小，所以x1,x2最相似。x1x2x1x2x31/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院⑦相關(guān)系數(shù)為xixj的均值注意：在求相關(guān)系數(shù)之前，要將數(shù)據(jù)標準化3.分類的主觀性和客觀性①分類帶有主觀性：目的不同，分類不同。例如：鯨魚，牛，馬從生物學(xué)的角度來講都屬于哺乳類，但是從產(chǎn)業(yè)角度來講鯨魚屬于水產(chǎn)業(yè)，牛和馬屬于畜牧業(yè)。②分類的客觀性：科學(xué)性判斷分類必須有客觀標準，因此分類是追求客觀性的，但主觀性也很難避免，這就是分類的復(fù)雜性。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院四、特征的生成

1.低層特征：①無序尺度：有明確的數(shù)量和數(shù)值。②有序尺度：有先后、好壞的次序關(guān)系，如酒分為上，中，下三個等級。③名義尺度：無數(shù)量、無次序關(guān)系，如有紅，黃兩種顏色

2.中層特征：經(jīng)過計算，變換得到的特征

3.高層特征：在中層特征的基礎(chǔ)上有目的的經(jīng)過運算形成例如：椅子的重量=體積*比重體積與長，寬，高有關(guān)；比重與材料，紋理，顏色有關(guān)。這里低、中、高三層特征都有了。1/13/2023北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院五、數(shù)據(jù)的標準化