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模式识别详细ppt课件

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  • 卖家[上传人]:F****n
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  • 上传时间:2019-04-20
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    • 1、1,模式识别,主讲: 蔡宣平 教授 电话: 73441(O),73442(H) E-mail: 单位: 电子科学与工程学院信息工程系,2, 课程对象 相关学科 教学方法 教学目标 基本要求 教材/参考文献,关于本课程的有关说明,3, 课程对象,信息工程专业本科生的专业课 学院硕士研究生的学位课 学院博士研究生的必修课之一,4, 相关学科,统计学 概率论 线性代数(矩阵计算) 形式语言 人工智能 图像处理 计算机视觉 等等,5, 教学方法,着重讲述模式识别的基本概念,基本方法和算法原理。 注重理论与实践紧密结合 实例教学:通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中 避免引用过多的、繁琐的数学推导,6, 教学目标,掌握模式识别的基本概念和方法 有效地运用所学知识和方法解决实际问题 为研究新的模式识别的理论和方法打下基础,7, 基本要求,基本:完成课程学习,通过考试,获得学分。 提高:能够将所学知识和内容用于课题研究,解决实际问题。 飞跃:通过模式识别的学习,改进思维方式,为将来的工作打好基础,终身受益。,8,教材/参考文献,孙即祥,现代模式识别,国防科技大学出版社,2003年。 吴逸飞译

      2、,模式识别原理、方法及应用,清华大学出版社,2003年。 李晶皎等译,模式识别(第三版),电子工业出版社,2006年。,9,讲授课程内容及安排,第一章 引论 第二章 聚类分析 第三章 判别域代数界面方程法 第四章 统计判决 第五章 学习、训练与错误率估计 第六章 最近邻方法 第七章 特征提取和选择 上机实习,10,第一章 引论,1.1 概述 1.2 特征矢量和特征空间 1.3 随机矢量的描述 1.4 正态分布,概念,模式识别(Pattern Recognition):确定一个样本的类别属性(模式类)的过程,即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。,样本(Sample):一个具体的研究(客观)对象。如患者,某人写的一个汉字,一幅图片等。,模式(Pattern):对客体(研究对象)特征的描述(定量的或结构的描述),是取自客观世界的某一样本的测量值的集合(或综合)。,特征(Features):能描述模式特性的量(测量值)。在统计模式识别方法中,通常用一个矢量 表示,称之为特征矢量,记为,模式类(Class):具有某些共同特性的模式的集合。,概念,模式识别的例子,计算机自动诊断疾病:,获取情况

      3、(信息采集) 测量体温、血压、心率、血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可能多的信息,并将这些信息数字化后输入电脑。当然在实际应用中要考虑采集的成本,这就是说特征要进行选择的。 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析这些数据并进行分类,得出正常或不正常的判断,不正常情况还要指出是什么问题。,14,各类空间(Space)的概念,模式采集:从客观世界(对象空间)到模式空间的过程称为模式采集。,特征提取和特征选择:由模式空间到特征空间的变换和选择。,类型判别:特征空间到类型空间所作的操作。,模 式 识 别 三大 任务,15,1.1 概述模式识别系统,通常在采集信息过程中,还要去除所获取信息中的噪声,增强有用的信息等工作。这种使信息纯化的处理过程叫做信息的预处理。,分类识别是根据事先确定的分类规则对前面选取的特征进行分类(即识别)。,通常能描述对象的元素很多,为节约资源和提高处理速度,有时更为了可行性,在满足分类识别正确率要求的条件下,按某种准则尽量选用对正确分类识别作用较大的特征。使得用较少的特征就能完成分类识别任务。,预处理这个环节的内容很广泛,与要解决的具体问题有关,例如,从图象

      4、中将汽车车牌的号码识别出来,就需要先将车牌从图像中找出来,再对车牌进行划分,将每个数字分别划分开。做到这一步以后,才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。,数字化比特流,16,1.1 概述模式识别系统,17,1.1 概述模式识别系统,模式识别系统的主要环节: 特征提取: 符号表示,如长度、波形、。 特征选择: 选择有代表性的特征,能够正确分类 学习和训练:利用已知样本建立分类和识别规则 分类识别: 对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别,18,纸币识别器对纸币按面额进行分类 面额,1.1 概述系统实例,5元 10元 20元 50元 100元,19,1.1 概述系统实例,长度(mm) 宽度(mm) 5元 136 63 10元 141 70 20元 146 70 50元 151 70 100元 156 77,20,1.1 概述系统实例,磁性 金属条位置(大约) 5元 有 54/82 10元 有 54/87 20元 有 57/89 50元 有 60/91 100元 有 63/93,5元 10元 20元 50元 100元,1 2 3 4 5 6 7 8,反射光波形,22,1.

      5、1 概述系统实例,数据采集、特征提取: 长度、宽度、磁性、磁性的位置,光反射亮度、光透射亮度等等,特征选择: 长度、磁性及位置、反射亮度,分类识别: 确定纸币的面额及真伪,23,1.1 概述系统实例,训练集:是一个已知样本集,在监督学习方法中,用它来开发出模式分类器。 测试集:在设计识别和分类系统时没有用过的独立样本集。 系统评价原则:为了更好地对模式识别系统性能进行评价,必须使用一组独立于训练集的测试集对系统进行测试。,24,例:汽车车牌识别,从摄像头获取包含车牌的彩色图象 车牌定位和获取 字符分割和识别,25,26,27,1.1 概述模式识别的基本方法,一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法,28,1.1 概述模式识别的基本方法,一、统计模式识别,模式描述方法: 特征向量 模式判定: 模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有m个分布,然后判定未知模式属于哪一个分布。,29,1.1 概述模式识别的基本方法,一、统计模式识别,理论基础:概率论,数理统计 主要方法:线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点: 1)比较成

      6、熟 2)能考虑干扰噪声等影响 3)识别模式基元能力强 主要缺点: 1)对结构复杂的模式抽取特征困难 2)不能反映模式的结构特征,难以描述模式的性质 3)难以从整体角度考虑识别问题,30,1.1 概述模式识别的基本方法,二、句法模式识别,模式描述方法: 符号串,树,图 模式判定: 是一种语言,用一个文法表示一个类,m类就有m个文法,然后判定未知模式遵循哪一个文法。,31,例2:如下图中一幅图形,要识别图中的物体,选用句法模式识别方法.,1.1 概述模式识别的基本方法,32,解:图形结构复杂,首先应分解为简单的子图(背景、物体)。 构成一个多级树结构:,1.1 概述模式识别的基本方法,33,在学习过程中,确定基元与基元之间的关系,推断出生成景物的方法。 判决过程中,首先提取基元,识别基元之间的连接关系,使用推断的文法规则做句法分析。若分析成立,则判断输入的景物属于相应的类型。,1.1 概述模式识别的基本方法,34,理论基础:形式语言,自动机技术 主要方法:自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、转移图法 主要优点: 1)识别方便,可以从简单的基元开始,由简至繁。 2)能反映模式的结构特

      7、征,能描述模式的性质。 3)对图象畸变的抗干扰能力较强。 主要缺点: 当存在干扰及噪声时,抽取特征基元困难,且易失误。,1.1 概述模式识别的基本方法,35,1.1 概述模式识别的基本方法,三、模糊模式识别,模式描述方法: 模糊集合 A=(a,a), (b,b),. (n,n) 模式判定: 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分为若干子集, m类就有m个子集,然后根据择近原则分类。,36,理论基础:模糊数学 主要方法:模糊统计法、二元对比排序法、推理法、模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点: 由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量,故往往能反映整体的与主体的特征,从而允许样本有相当程度的干扰与畸变。 主要缺点: 准确合理的隶属度函数往往难以建立,故限制了它的应用。,1.1 概述模式识别的基本方法,37,1.1 概述模式识别的基本方法,四、人工神经网络法,模式描述方法: 以不同活跃度表示的输入节点集(神经元) 模式判定: 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习建立起记忆,然后将未知模式判决为其最接近的记忆。,38,理论基础:神经生理学,心理学 主要方法:BP模型、HOP模型、高阶网

      8、主要优点: 可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点: 模型在不断丰富与完善中,目前能识别的模式类还不够多。,1.1 概述模式识别的基本方法,39,1.1 概述模式识别的基本方法,五、逻辑推理法(人工智能法),模式描述方法: 字符串表示的事实 模式判定: 是一种布尔运算。从事实出发运用一系列规则,推理得到不同结果,m个类就有m个结果。,40,理论基础:演绎逻辑,布尔代数 主要方法:产生式推理、语义网推理、框架推理 主要优点: 已建立了关于知识表示及组织,目标搜索及匹配的完整体系。对需要众多规则的推理达到识别目标确认的问题,有很好的效果。 主要缺点: 当样本有缺损,背景不清晰,规则不明确甚至有歧义时,效果不好。,1.1 概述模式识别的基本方法,41,1.1 概述模式识别的发展简史,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。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论傅京荪提出句法/结构模式识别。 60年代 L.A.Zad

      9、eh提出了模糊集理论,模糊模式识别方法得以发展和应用。,42,1.1 概述模式识别的发展简史,80年代 以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人工神经元网络复活,并在模式识别得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论,支持向量机也受到了很大的重视。,43,1.1 概述模式识别的应用(举例),生物学 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究 天文学 天文望远镜图像分析、自动光谱学 经济学 股票交易预测、企业行为分析 医学 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析,44,1.1 概述主要实用系统举例,文字识别(Character Recognition) OCR(Optical Character Recognition) 智能交通(Intelligent Traffic) 车牌、车型。 语音识别(Speech recognition) 翻译机,身份识别等 目标识别 ATR(Automaic Target Recognition),45,46,1.2 特征矢量和特征空间,47,1.3 随机矢量的描述,随机矢量: 在模式识别过程中,要对许多具体对象进行测量,以获得许多次观测值。 每次观测值不一定相同,所以对许多对象而言,各个特征分量都是随机变量,即许多对象的特征向量在n维空间中呈随机性分布,称为随机矢量。,48,1.3 随机矢量的描述,(一)随机矢量的分布函数:,设 为随机矢量,,为确定性矢量。,随机矢量的联合概率分布函数定义为:,式中 表示括号中事件同时发生的概率。,49,1.3 随机矢量的描述,(一)随机矢量的分布函数:,随机矢量 的联合概率密度函数定义为:,50,1.3 随机矢量的描述,51,1.3 随机矢量的描述,x,p(x),52,1.3 随机矢量的描述,53,1.3 随机矢量的描述,(二)随机矢量的数字特征: 其中, 的分量:,式中, 是 的第 个分量

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