模式識(shí)別導(dǎo)論1

第一章概論

§1-1模式識(shí)別的基本概念一.模式識(shí)別的基本定義模式(pattern)----存在于時(shí)間，空間中可觀察的事物,具有時(shí)間或空間分布的信息。模式識(shí)別(PatternRecognition)----用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人對(duì)各種事物或現(xiàn)象的分析,描述,判斷,識(shí)別。模式識(shí)別與圖象識(shí)別，圖象處理的關(guān)系模式識(shí)別是模擬人的某些功能模擬人的視覺:計(jì)算機(jī)+光學(xué)系統(tǒng)模擬人的聽覺:計(jì)算機(jī)+聲音傳感器模擬人的嗅覺和觸覺:計(jì)算機(jī)+傳感器2024/11/9二.模式識(shí)別的發(fā)展史1929年G.Tauschek發(fā)明閱讀機(jī)，能夠閱讀0-9的數(shù)字。30年代Fisher提出統(tǒng)計(jì)分類理論,奠定了統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基礎(chǔ)。因此，在60～70年代，統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別發(fā)展很快，但由于被識(shí)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(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的迅猛發(fā)展，這個(gè)問題得到一定克服。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別仍是模式識(shí)別的主要理論。50年代NoamChemsky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(shí)別。60年代L.A.Zadeh提出了模糊集理論，模糊模式識(shí)別理論得到了較廣泛的應(yīng)用。2024/11/980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(shí)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(jī)也受到了很大的重視。2024/11/9三.關(guān)于模式識(shí)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(shí)別的國際會(huì)議“ICPR”，成立了國際模式識(shí)別協(xié)會(huì)---“IAPR”，每2年召開一次國際學(xué)術(shù)會(huì)議。1977年IEEE的計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)成立了模式分析與機(jī)器智能（PAMI）委員會(huì)，每2年召開一次模式識(shí)別與圖象處理學(xué)術(shù)會(huì)議。國內(nèi)的組織有電子學(xué)會(huì)，通信學(xué)會(huì)，自動(dòng)化協(xié)會(huì)，中文信息學(xué)會(huì)….。2024/11/9§1-2模式識(shí)別系統(tǒng)信息獲?。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；也可以是一維的波形，如聲波，心電圖，腦電圖；還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(qiáng)，恢復(fù)，濾波等,主要指圖象處理。2024/11/9特征抽取和選擇：在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個(gè)數(shù)據(jù)，這種在測(cè)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(jì)：分類器設(shè)計(jì)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(shí)，錯(cuò)誤率最低。把這些判決規(guī)則建成標(biāo)準(zhǔn)庫。分類決策：在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類。2024/11/9§1-3模式識(shí)別的應(yīng)用字符識(shí)別：包括印刷體字符的識(shí)別；手寫體字符的識(shí)別（脫機(jī)），各種OCR設(shè)備例如信函分揀、文件處理、卡片輸入、支票查對(duì)、自動(dòng)排板、期刊閱讀、稿件輸入；在線手寫字符的識(shí)別（聯(lián)機(jī)），各種書寫輸入板。醫(yī)療診斷：心電圖，腦電圖，染色體，癌細(xì)胞識(shí)別，疾病診斷，例如關(guān)幼波肝炎專家系統(tǒng)。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(dá)到1米。指紋識(shí)別與臉形識(shí)別。檢測(cè)污染分析，大氣，水源，環(huán)境監(jiān)測(cè)。2024/11/9自動(dòng)檢測(cè)：產(chǎn)品質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)語聲識(shí)別，機(jī)器翻譯，電話號(hào)碼自動(dòng)查詢，偵聽，機(jī)器故障判斷。軍事應(yīng)用2024/11/9§1-4模式識(shí)別的基本問題一.模式(樣本)表示方法向量表示:假設(shè)一個(gè)樣本有n個(gè)變量(特征)Ⅹ=(X1,X2,…,Xn)T矩陣表示:N個(gè)樣本，n個(gè)變量(特征)2024/11/9幾何表示一維表示

X1=1.5X2=3

二維表示

X1=(x1,x2)T=(1,2)TX2=(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)T2024/11/9基元（鏈碼）表示：在右側(cè)的圖中八個(gè)基元分別表0,1,2,3,4,5,6,7,八個(gè)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(shí)別中用到。2024/11/9二.模式類的緊致性緊致集：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。臨界點(diǎn)(樣本)：在多類樣本中，某些樣本的值有微小變化時(shí)就變成另一類樣本稱為臨界樣本（點(diǎn)）。2024/11/9緊致集的性質(zhì)要求臨界點(diǎn)很少集合內(nèi)的任意兩點(diǎn)的連線,在線上的點(diǎn)屬于同一集合集合內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)都有足夠大的鄰域,在鄰域內(nèi)只包含同一集合的點(diǎn)模式識(shí)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.2024/11/9三.相似與分類兩個(gè)樣本xi，xj之間的相似度量滿足以下要求：應(yīng)為非負(fù)值樣本本身相似性度量應(yīng)最大度量應(yīng)滿足對(duì)稱性在滿足緊致性的條件下，相似性應(yīng)該是點(diǎn)間距離的單調(diào)函數(shù)用各種距離表示相似性：絕對(duì)值距離已知兩個(gè)樣本Xi=(xi1,xi2,xi3,…,xin)T

Xj=(xj1,xj2,xj3,…,xjn)T

2024/11/9歐幾里德距離明考夫斯基距離

其中當(dāng)q=1時(shí)為絕對(duì)值距離，當(dāng)q=2時(shí)為歐氏距離2024/11/9切比雪夫距離

q趨向無窮大時(shí)是明氏距離的極限情況馬哈拉諾比斯距離

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2024/11/9夾角余弦

即樣本間夾角小的為一類。例：x1,x2,x3的夾角如圖：因?yàn)閤1,x2的夾角小，所以x1,x2最相似。x1x2x32024/11/9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(biāo)準(zhǔn)化分類的主觀性和客觀性分類帶有主觀性：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)。分類的客觀性：科學(xué)性判斷分類必須有客觀標(biāo)準(zhǔn)，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。2024/11/9四.特征的生成

低層特征：無序尺度：有明確的數(shù)量和數(shù)值。有序尺度：有先后、好壞的次序關(guān)系，如酒分為上，中，下三個(gè)等級(jí)。名義尺度：無數(shù)量、無次序關(guān)系，如有紅，黃兩種顏色中層特征：經(jīng)過計(jì)算，變換得到的特征高層特征：在中層特征的基礎(chǔ)上有目的的經(jīng)過運(yùn)算形成例如：椅子的重量=體積*比重其中體積與長，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。2024/11/9五.數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

極差標(biāo)準(zhǔn)化，一批樣本中，每個(gè)特征的最大值與最小值之差。

極差

極差標(biāo)準(zhǔn)化

方差標(biāo)準(zhǔn)化

Si

為方差標(biāo)準(zhǔn)化的方法很多，原始數(shù)據(jù)是否應(yīng)該標(biāo)準(zhǔn)化，應(yīng)采用什么方法標(biāo)準(zhǔn)化，都要根據(jù)具體情況來定。2024/11/9§1-5模式識(shí)別應(yīng)用舉例

郵政編碼是０～９十個(gè)手寫數(shù)字組成，屬于比較簡(jiǎn)單的手寫體字符識(shí)別。但由于郵政編碼的廣泛書寫者及書寫習(xí)慣大不相同，書寫工具不同及書寫時(shí)的隨機(jī)變化，同一數(shù)字的字形是多種多樣的。在個(gè)別情況下，某一數(shù)字的字形變化會(huì)逐漸接近別的數(shù)字，如下圖：

不同數(shù)字之間字形的連續(xù)變化2024/11/9

這種由量變到質(zhì)變的過程給識(shí)別帶來極大的困難。下面我們簡(jiǎn)單介紹一種郵政編碼的識(shí)別方法，對(duì)模式識(shí)別系統(tǒng)有初步了解。

2024/11/9

一.二值化處理

對(duì)于字符識(shí)別，字符圖象不需要256個(gè)灰度級(jí)，只要黑白兩級(jí)即可。因此圖象的存貯量可以大大壓縮，加快處理速度。二值化的方法是建立直方圖如下。

0IB:背景灰度IW:圖象灰度IT:直方圖谷點(diǎn)IBITIWf(I)灰度

一.二值化處理

對(duì)于字符識(shí)別，字符圖象不需要256個(gè)灰度級(jí)，只要黑白兩級(jí)即可。因此圖象的存貯量可以大大壓縮，加快處理速度。二值化的方法是建立直方圖如下：

§1-5模式識(shí)別應(yīng)用舉例2024/11/9

若取谷點(diǎn)IT作為閾值，則這樣就可以把一個(gè)多灰度級(jí)的圖象變成二值圖象。但實(shí)際上谷點(diǎn)IT常常是不明顯的，而且是變化的，因此閥值IT的選擇是非常重要的。根據(jù)圖象的復(fù)雜程度，我們可以選取固定閥值和自動(dòng)閥值。固定閥值：取

IT為固定值。手動(dòng)閥值：用人工調(diào)節(jié)IT的大小。自動(dòng)閥值：根據(jù)圖象變化，可自動(dòng)調(diào)整二值化的閥值的大小，使圖象最好。I>ITI

IT2024/11/9

閥值IT的數(shù)學(xué)表示為：

IT=T[（X，Y），N（X，Y），g（X，Y）]其中(X，Y)為象素坐標(biāo)，N（X，Y）為象素周圍局部灰度特征，g(X，Y)為灰度。整體閥值選擇：IT=T[g（X，Y）]，只由直方圖谷點(diǎn)象素的灰度決定閥值，效果較差。局部閥值選擇：IT=T[g（X，Y），N（X，Y）]這種方法主要根據(jù)一點(diǎn)與其周圍各點(diǎn)的平均關(guān)系來定閥值，所以只適合于噪聲變化平緩的圖象。動(dòng)態(tài)閥值選擇：IT=T[（X，Y），N（X，Y），g（X，Y）]該方法的要點(diǎn)是通過對(duì)象素的灰度的反復(fù)調(diào)整，修改直方圖，使谷點(diǎn)清晰或單峰變雙峰。2024/11/9二.平滑處理對(duì)于二值化后的圖象，由于噪聲的干擾，會(huì)存在一些黑白的孤立點(diǎn)和邊緣上的凹凸點(diǎn)。1.除孤立點(diǎn)外，用九點(diǎn)窗掃描，用邏輯式：若周圍8個(gè)點(diǎn)為“0”,掃描點(diǎn)為“1”則把掃描點(diǎn)由“1”

→“0”。若周圍8個(gè)點(diǎn)為“1”,掃描點(diǎn)為“0”則把掃描點(diǎn)由“0”→“1”。

abcdefghi2024/11/92.除邊緣凹凸點(diǎn)：除凸點(diǎn)的四種情況邏輯式

:

中心點(diǎn)由“1”→“0”

00

01

00

010000

00

10

00000010

2024/11/9補(bǔ)凹點(diǎn)：四種情況

1

10

1

101

1

1

01

1

1

101

2024/11/9三.細(xì)化處理

因?yàn)楦鞣N字符筆畫粗細(xì)不同為抽取特征方便和減小信息量，希望把筆畫寬度減小到一個(gè)象素的寬度，這樣字符筆畫就變成一個(gè)骨架，消除了筆畫粗細(xì)對(duì)識(shí)別的影響。細(xì)化的方法很多，我們介紹的方法是逐漸去掉文字的邊緣點(diǎn)。方法：用3X3輔助矩陣去順序掃描文字點(diǎn)陣的每個(gè)點(diǎn)，應(yīng)用細(xì)化邏輯來判斷所掃描的每個(gè)點(diǎn)應(yīng)除掉還是保留。

2024/11/9細(xì)化邏輯設(shè)計(jì)規(guī)則:（1）按上-下-左-右順序去掉邊緣點(diǎn)第一次掃描只去掉上邊緣點(diǎn)第二次掃描只去掉下邊緣點(diǎn)第三次掃描只去掉左邊緣點(diǎn)第四次掃描只去掉右邊緣點(diǎn)

上邊緣點(diǎn)下邊緣點(diǎn)左邊緣點(diǎn)右邊緣點(diǎn)

0

1

1

0

01

10

2024/11/9（2）不能使筆畫斷線，應(yīng)保留連點(diǎn)（3）保留端點(diǎn)

0

1

1

1

0

1

010

1

0

111

0

1

0

1

0

10000100100100100000000110000001100000000101000000100010010100001000100002024/11/9（4）保留節(jié)點(diǎn)（三叉點(diǎn)，四叉點(diǎn)）

010111

0

01

11001

0

111010

10011

100101110101010101012024/11/9（5）保留左右角點(diǎn)

（6）保留上下角點(diǎn)

00011010000001100110011000000101100

0000101100000100110110100001100100002024/11/9根據(jù)以上規(guī)則，可以編制軟件程序也可以設(shè)計(jì)硬件邏輯電路，經(jīng)多次掃描細(xì)化就只剩下字符骨架了。如圖1-4所示。

圖1-4文字經(jīng)過平滑和細(xì)化變化情況2024/11/9四.跟蹤和抽取特征

1.跟蹤規(guī)則

（1）跟蹤從任一端點(diǎn)開始每個(gè)端點(diǎn)只抽一次特征（2）按逆時(shí)針方向（）沿骨架移動(dòng)一周，直到重新回到原端點(diǎn)。（3）跟蹤方向的先后順序由下列辦法確定。上次跟蹤方向，檢查下次跟蹤方向的先后次序

2024/11/9例如。上次跟蹤方向是f7，下次跟蹤次序?yàn)椋?/p>

D6D5D8D7D1D300000111111f6

f5f8

f7

f1

f3

d5d4d3d6d9d2d7d8d1f1

f2

f3

f4

f5

f6

f7

f82024/11/92.抽特征：每跟蹤一步就要抽取方向特征，凹凸特征和分支特征。下面對(duì)這三種特征詳細(xì)討論。（1）方向特征：按f1→f8共8個(gè)跟蹤方向可獲得8個(gè)方向特征。（2）線特征：包括凹凸平三種特征方向增量Δf定義如下：x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

Δf=0

Δf=+1Δf=+2Δf=-1Δf=-22024/11/9凹凸平定義狀態(tài)圖：凹：Δf=-2連續(xù)兩個(gè)Δf=-1凸：Δf=+2連續(xù)兩個(gè)Δf=+1平：Δf=0+1，+2[凸]+2[凸]0[平]0+—0[平]+1[平]0[平]+1[平]+2[凸]-1[平]-2[凹]-1[平]-2[凹]-1，-2[凹]2024/11/9（3）分支特征（點(diǎn)特征）

包括端點(diǎn)，三叉點(diǎn)，四叉點(diǎn)，連點(diǎn)

X=1時(shí)，d9

為端點(diǎn)

X=2時(shí)，d9

為三叉點(diǎn)

X=3時(shí)，d9

為四叉點(diǎn)

X=4時(shí)，d9

為連點(diǎn)

101011101三叉點(diǎn)規(guī)定8＋1＝12024/11/9例如：d1=d2=d3=d5=d7=d9=12024/11/9四.分類判決

采用序貫分類方法：跟蹤一步抽取方向特征，點(diǎn)特征，