1.什么是模式識(shí)別
模式識(shí)別(PatternRecognition)是人類的一項(xiàng)基本智能,在日常生活中,人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。(計(jì)算機(jī))模式識(shí)別在20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。 rum
模式識(shí)別:確定一個(gè)樣本的類別屬性(模式類)的過(guò)程,即把某一樣本歸屬于多個(gè)類型中的某個(gè)類型,模式分類的過(guò)程。
模式識(shí)別是指對(duì)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(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過(guò)程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。
模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識(shí)、思想、議論等,屬于概念識(shí)別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識(shí)別主要是對(duì)語(yǔ)音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號(hào)、生物的傳感器等對(duì)象進(jìn)行測(cè)量的具體模式進(jìn)行分類和辨識(shí)。
模式識(shí)別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對(duì)象的,屬于認(rèn)識(shí)科學(xué)的范疇,二是在給定的任務(wù)下,如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的理論和方法。前者是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家的研究?jī)?nèi)容,后者通過(guò)數(shù)學(xué)家、信息學(xué)專家和計(jì)算機(jī)科學(xué)工作者近幾十年來(lái)的努力,已經(jīng)取得了系統(tǒng)的研究成果。 rumen8.com-入門吧是最好的入門資料網(wǎng)站
應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過(guò)程進(jìn)行鑒別和分類。所識(shí)別的事件或過(guò)程可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象,也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。這些對(duì)象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別,稱為模式信息。
模式識(shí)別所分類的類別數(shù)目由特定的識(shí)別問(wèn)題決定。有時(shí),開始時(shí)無(wú)法得知實(shí)際的類別數(shù),需要識(shí)別系統(tǒng)反復(fù)觀測(cè)被識(shí)別對(duì)象以后確定。
模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、控制論等都有關(guān)系。它與人工智能、圖像處理的研究有交叉關(guān)系。例如自適應(yīng)或自組織的模式識(shí)別系統(tǒng)包含了人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制;人工智能研究的景物理解、自然語(yǔ)言理解也包含模式識(shí)別問(wèn)題。又如模式識(shí)別中的預(yù)處理和特征抽取環(huán)節(jié)應(yīng)用圖像處理的技術(shù);圖像處理中的圖像分析也應(yīng)用模式識(shí)別的技術(shù)。 ww
2.模式識(shí)別特征
1模式的普遍性或概括性。人們只要熟悉現(xiàn)象中為數(shù)不多的代表,就能形成組或類的概念。
2模式的特征性。同類中具有某些關(guān)鍵的特征或?qū)傩?,使大腦要處理的信息量大大減少。同時(shí)也有利于模式的泛化。
3模式的學(xué)習(xí)過(guò)程和客觀不變性。有教師(監(jiān)督)的學(xué)習(xí)、無(wú)教師(監(jiān)督)的學(xué)習(xí)。
4模式的變異性、不確定性和模糊性。
5模式識(shí)別具有相當(dāng)明顯的主觀性。
3、模式識(shí)別方法
1、統(tǒng)計(jì)判別 www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧
主要方法
幾何分類:線性分類,非線性分類
統(tǒng)計(jì)分類:Bayes決策
無(wú)教師的分類:聚類分析
主要優(yōu)點(diǎn)
1)比較成熟
2)能考慮干擾噪聲等影響
3)識(shí)別模式基元能力強(qiáng)
主要缺點(diǎn)
1)對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的模式抽取特征困難
2)不能反映模式的結(jié)構(gòu)特征,難以描述模式的性質(zhì)
3)難以從整體角度考慮識(shí)別問(wèn)題
2、句法結(jié)構(gòu)
模式判定:是一種語(yǔ)言,用一個(gè)文法表示一個(gè)類, m類就有m個(gè)文法,然后判定未知模式遵循哪一個(gè)文法。
主要優(yōu)點(diǎn)
1)識(shí)別方便,可以從簡(jiǎn)單的基元開始,由簡(jiǎn)至繁。
2)能反映模式的結(jié)構(gòu)特征,能描述模式的性質(zhì)。
3)對(duì)圖象畸變的抗干擾能力較強(qiáng)。
主要缺點(diǎn)
當(dāng)存在干擾及噪聲時(shí),抽取特征基元困難,且易失誤。
3模糊識(shí)別
模式描述方法:模糊集合 A={(ma,a), (mb,b),... (mn,n),}
模式判定:是一種集合運(yùn)算。用隸屬度將模糊集合劃分為若干子集,
m類就有m個(gè)子集,然后根據(jù)擇近原則分類。
主要優(yōu)點(diǎn)
由于隸屬度函數(shù)作為樣本與模板間相似程度的度量,故往往能反映整體的與主體的特征,從而允許樣本有相當(dāng)程度的干擾與畸變。
主要缺點(diǎn)
準(zhǔn)確合理的隸屬度函數(shù)往往難以建立,故限制了它的應(yīng)用。
4邏輯推理
模式判定:是一種布爾運(yùn)算。從事實(shí)出發(fā)運(yùn)用一系列規(guī)則,推理得到不同結(jié)果,m個(gè)類就有m個(gè)結(jié)果。
主要優(yōu)點(diǎn)
已建立了關(guān)于知識(shí)表示及組織,目標(biāo)搜索及匹配的完整體系。對(duì)需要眾多規(guī)則的推理達(dá)到識(shí)別目標(biāo)確認(rèn)的問(wèn)題,有很好的效果。
缺點(diǎn)
當(dāng)樣本有缺損,背景不清晰,規(guī)則不明確甚至有歧義時(shí),效果不好。
5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
模式描述方法:以不同活躍度表示的輸入節(jié)點(diǎn)集
模式判定:是一個(gè)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)建立記憶,然后將未知模式判決為其最接近的記憶。
主要優(yōu)點(diǎn)
可處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜,背景知識(shí)不清楚,推理規(guī)則不明確的問(wèn)題。允許樣本有較大的缺損、畸變。
主要缺點(diǎn)
模型在不斷豐富與完善中,目前能識(shí)別的模式類還不夠多。
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