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什么是模式識別模式識別的方法與應(yīng)用

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什么是模式識別模式識別的方法與應(yīng)用

  模式識別是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。那么你對模式識別了解多少呢?以下是由學(xué)習(xí)啦小編整理關(guān)于什么是模式識別的內(nèi)容,希望大家喜歡!

  模式識別的簡介

  模式識別(英語:Pattern Recognition),就是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說,特別重要的是對光學(xué)信息(通過視覺器官來獲得)和聲學(xué)信息(通過聽覺器官來獲得)的識別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產(chǎn)品有光學(xué)字符識別、語音識別系統(tǒng)。

  人們在觀察事物或現(xiàn)象的時候,常常要尋找它與其他事物或現(xiàn)象的不同之處,并根據(jù)一定的目的把各個相似的但又不完全相同的事物或現(xiàn)象組成一類。字符識別就是一個典型的例子。例如數(shù)字“4”可以有各種寫法,但都屬于同一類別。更為重要的是,即使對于某種寫法的“4”,以前雖未見過,也能把它分到“4”所屬的這一類別。人腦的這種思維能力就構(gòu)成了“模式”的概念。在上述例子中,模式和集合的概念是分未弄的,只要認(rèn)識這個集合中的有限數(shù)量的事物或現(xiàn)象,就可以識別屬于這個集合的任意多的事物或現(xiàn)象。為了強調(diào)從一些個別的事物或現(xiàn)象推斷出事物或現(xiàn)象的總體,我們把這樣一些個別的事物或現(xiàn)象叫作各個模式。也有的學(xué)者認(rèn)為應(yīng)該把整個的類別叫作模去,這樣的“模式”是一種抽象化的概念,如“房屋”等都是“模式”,而把具體的對象,如人民大會堂,叫作“房屋”這類模式中的一個樣本。這種名詞上的不同含義是容易從上下文中弄淸楚的。

  模式識別是人類的一項基本智能,在日常生活中,人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識別”。隨著20世紀(jì)40年代計算機的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起,人們當(dāng)然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。(計算機)模式識別在20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。

  模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進(jìn)行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。

  模式識別的方法

  決策理論方法

  又稱統(tǒng)計方法,是發(fā)展較早也比較成熟的一種方法。被識別對象首先數(shù)字化,變換為適于計算機處理的數(shù)字信息。一個模式常常要用很大的信息量來表示。許多模式識別系統(tǒng)在數(shù)字化環(huán)節(jié)之后還進(jìn)行預(yù)處理,用于除去混入的干擾信息并減少某些變形和失真。隨后是進(jìn)行特征抽取,即從數(shù)字化后或預(yù)處理后的輸入模式中抽取一組特征。所謂特征是選定的一種度量,它對于一般的變形和失真保持不變或幾乎不變,并且只含盡可能少的冗余信息。特征抽取過程將輸入模式從對象空間映射到特征空間。這時,模式可用特征空間中的一個點或一個特征矢量表示。這種映射不僅壓縮了信息量,而且易于分類。在決策理論方法中,特征抽取占有重要的地位,但尚無通用的理論指導(dǎo),只能通過分析具體識別對象決定選取何種特征。特征抽取后可進(jìn)行分類,即從特征空間再映射到?jīng)Q策空間。為此而引入鑒別函數(shù),由特征矢量計算出相應(yīng)于各類別的鑒別函數(shù)值,通過鑒別函數(shù)值的比較實行分類。

  句法方法

  又稱結(jié)構(gòu)方法或語言學(xué)方法。其基本思想是把一個模式描述為較簡單的子模式的組合,子模式又可描述為更簡單的子模式的組合,最終得到一個樹形的結(jié)構(gòu)描述,在底層的最簡單的子模式稱為模式基元。在句法方法中選取基元的問題相當(dāng)于在決策理論方法中選取特征的問題。通常要求所選的基元能對模式提供一個緊湊的反映其結(jié)構(gòu)關(guān)系的描述,又要易于用非句法方法加以抽取。顯然,基元本身不應(yīng)該含有重要的結(jié)構(gòu)信息。模式以一組基元和它們的組合關(guān)系來描述,稱為模式描述語句,這相當(dāng)于在語言中,句子和短語用詞組合,詞用字符組合一樣?;M合成模式的規(guī)則,由所謂語法來指定。一旦基元被鑒別,識別過程可通過句法分析進(jìn)行,即分析給定的模式語句是否符合指定的語法,滿足某類語法的即被分入該類。

  模式識別方法的選擇取決于問題的性質(zhì)。如果被識別的對象極為復(fù)雜,而且包含豐富的結(jié)構(gòu)信息,一般采用句法方法;被識別對象不很復(fù)雜或不含明顯的結(jié)構(gòu)信息,一般采用決策理論方法。這兩種方法不能截然分開,在句法方法中,基元本身就是用決策理論方法抽取的。在應(yīng)用中,將這兩種方法結(jié)合起來分別施加于不同的層次,常能收到較好的效果。

  統(tǒng)計模式識別

  統(tǒng)計模式識別(statistic pattern recognition)的基本原理是:有相似性的樣本在模式空間中互相接近,并形成“集團(tuán)”,即“物以類聚”。其分析方法是根據(jù)模式所測得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N),將一個給定的模式歸入C個類ω1,ω2,…, ωc中,然后根據(jù)模式之間的距離函數(shù)來判別分類。其中,T表示轉(zhuǎn)置;N為樣本點數(shù);d為樣本特征數(shù)。

  統(tǒng)計模式識別的主要方法有:判別函數(shù)法,近鄰分類法,非線性映射法,特征分析法,主因子分析法等。

  在統(tǒng)計模式識別中,貝葉斯決策規(guī)則從理論上解決了最優(yōu)分類器的設(shè)計問題,但其實施卻必須首先解決更困難的概率密度估計問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從觀測數(shù)據(jù)(訓(xùn)練樣本)學(xué)習(xí),是更簡便有效的方法,因而獲得了廣泛的應(yīng)用,但它是一種啟發(fā)式技術(shù),缺乏指定工程實踐的堅實理論基礎(chǔ)。統(tǒng)計推斷理論研究所取得的突破性成果導(dǎo)致現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論——VC理論的建立,該理論不僅在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上圓滿地回答了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的理論問題,而且導(dǎo)出了一種新的學(xué)習(xí)方法——支持向量機(SVM)。

  模式識別的應(yīng)用

  模式識別可用于文字和語音識別、遙感和醫(yī)學(xué)診斷等方面。

 ?、?文字識別

  漢字已有數(shù)千年的歷史,也是世界上使用人數(shù)最多的文字,對于中華民族燦爛文化的形成和發(fā)展有著不可磨滅的功勛。所以在信息技術(shù)及計算機技術(shù)日益普及的今天,如何將文字方便、快速地輸入到計算機中已成為影響人機接口效率的一個重要瓶頸,也關(guān)系到計算機能否真正在我國得到普及的應(yīng)用。目前,漢字輸入主要分為人工鍵盤輸入和機器自動識別輸入兩種。其中人工鍵入速度慢而且勞動強度大;自動輸入又分為漢字識別輸入及語音識別輸入。從識別技術(shù)的難度來說,手寫體識別的難度高于印刷體識別,而在手寫體識別中,脫機手寫體的難度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了聯(lián)機手寫體識別。到目前為止,除了脫機手寫體數(shù)字的識別已有實際應(yīng)用外,漢字等文字的脫機手寫體識別還處在實驗室階段。

  ② 語音識別

  語音識別技術(shù)技術(shù)所涉及的領(lǐng)域包括:信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等等。近年來,在生物識別技術(shù)領(lǐng)域中,聲紋識別技術(shù)以其獨特的方便性、經(jīng)濟性和準(zhǔn)確性等優(yōu)勢受到世人矚目,并日益成為人們?nèi)粘I詈凸ぷ髦兄匾移占暗陌豺炞C方式。而且利用基因算法訓(xùn)練連續(xù)隱馬爾柯夫模型的語音識別方法現(xiàn)已成為語音識別的主流技術(shù),該方法在語音識別時識別速度較快,也有較高的識別率。

 ?、?指紋識別

  我們手掌及其手指、腳、腳趾內(nèi)側(cè)表面的皮膚凹凸不平產(chǎn)生的紋路會形成各種各樣的圖案。而這些皮膚的紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同,是唯一的。依靠這種唯一性,就可以將一個人同他的指紋對應(yīng)起來,通過比較他的指紋和預(yù)先保存的指紋進(jìn)行比較,便可以驗證他的真實身份。一般的指紋分成有以下幾個大的類別:環(huán)型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),這樣就可以將每個人的指紋分別歸類,進(jìn)行檢索。指紋識別基本上可分成:預(yù)處理、特征選擇和模式分類幾個大的步驟。

 ?、?遙感

  遙感圖像識別已廣泛用于農(nóng)作物估產(chǎn)、資源勘察、氣象預(yù)報和軍事偵察等。

 ?、堋♂t(yī)學(xué)診斷

  在癌細(xì)胞檢測、X射線照片分析、血液化驗、染色體分析、心電圖診斷和腦電圖診斷等方面,模式識別已取得了成效。


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