统计模式识别及其发展现状综述

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统计模式识别及其发展现状综述

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要:信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广,而模式识别作为其中的一个重要方面,一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时,对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能,着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:模式识别;数字识别;人脸识别中图分类号; Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言 随着计算机应用范围不断的拓宽,我们对于计算机具有更加有效的感知“能

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免,那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的,还是虚假的 3.如果不是,那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题,采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学,你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉,是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程,需要大脑的参与.人的认知并不神秘,也符合一定的规律,也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量,属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析,称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生,你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题,如”天气预报”),说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X),则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X),则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi),i=1,…,c,获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…,x

模式识别论文

模式识别综述与应用 院系:计算机与通信工程学院 班级:电子信息10-01班 姓名: 学号:

模式识别综述与应用 摘要 模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科,目的是利用计算机将对象进行分类。模式识别技术近年来得到了迅速的发展。 关键词 模式识别应用发展状况 前言 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”。模式识别是一个多领域的交叉学科,它涉及人工智能、统计学、计算机科学、工程学、医学等众多的研究问题。随着2 0世纪4 0年代计算机的出现以及5 0年代人工智能的兴起,模式识别在2 0世纪6 0年代初迅速发展并成为一门新学科。 一、模式与模式识别的概念 广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式识别的研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 二、模式识别方法——统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法 把图像或图像系列分割为线条、边缘,结点,区域等并提供相应的特征,诸如灰度值、颜色、形状、纹理,深度等[5]。目的是要利用这些信息对模式进行分类或者对模式进行分析(描述)。分类是实现一个模式与

随机算法学习心得-模式识别

模式识别 经过近10周的学习,学习了随机算法中有关模式识别的知识,对随机算法中模式识别的知识也有了较多的了解和认识,下面就谈谈自己对模式识别这方面的知识的学习心得和一些简单的总结。 首先,对于一个完整的模式识别系统,其基本上由三大部分组成,即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。我们在设计模式识别是同时,需要注意模式类的定义、应用场合、模式表示、特征提取和选择、聚类分析、分类器的设计和学习、训练和测试样本的选取、行骗能评价等。针对不同的应用目的,模式识别系统三部分的内容可以有很大的差异,特别是数据处理和模式分类这两部分,为了提高识别结果的可靠性,往往需要加入知识库(规则)以对可能产生的错误惊醒修正,或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间,以减少匹配计算量。在某些具体应用中,如机器视觉,除了要给出被识别对象时申明物体外,还要求给出该物体所处的位置和姿态以引导机器人的工作。 下面,主要谈谈自己对于模式识别方法的认识和理解。模式识别的方法大致可以分为模板匹配、统计模式识别、句法(结构)模式识别、模糊模式识别和人工神经元网络模式识别五个主要方法。 首先,对于模板匹配,该方法时最早出现,也是最简单的模式识别方法之一。模板匹配方法在字符识别、人脸识别等领域有广泛的应用,但该方法计算量非常大,而且该方法的识别率严重依赖于已知模板,如果已知模板产生变形,会导致错误的识别,为了改善这种情况,衍生出了可变形模板匹配方法。 统计模式识别方法,又称决策理论识别方法,该方法根据模式的统计特征,用一个n维特征空间(特征集)来描述每个模式,然后基于概率论、数理统计以及矩阵理论和向量代数的知识,利用合适的判别函数(每个模式类的特征值分布函数),将这个n维特征空间划分为m 个区域,即类别。特征值分布函数可以通过指定或学习得到。比如,字符识别器确定一个模式的类别为“a”到“z”26 类中的一个。同样地,在进行签名的有效性验证时,人们将某一签名确定为“真实”或“伪造”。统计模式识别技术对于解决分类问题非常有用。在统计模式识别中,贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题,但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。 句法(结构)模式识别,1962 年,R.Narasimahan 提出了一种基于基元关系的句法模式识别方法,傅京孙在这个领域进行了卓有成效的工

模式识别期末试题

一、填空与选择填空(本题答案写在此试卷上,30分) 1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于(1);判别域代数界面方程法属于(3)。 (1)无监督分类 (2)有监督分类(3)统计模式识别方法(4)句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用(4)进行相似性度量。 (1)距离测度(2)模糊测度(3)相似测度(4)匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(1)(3)(4)。 (1)(2) (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在(2)中进行。 (1)二维空间(2)一维空间(3)N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有(1);线性可分、不可分都适用的有(3)。 (1)感知器算法(2)H-K算法(3)积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有(1)(2)(4)。 (1)({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) (2)({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) (3)({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) (4)({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有(计算模式距离的测度、(聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目))。 10、欧式距离具有( 1、2 );马式距离具有(1、2、3、4 )。 (1)平移不变性(2)旋转不变性(3)尺度缩放不变性(4)不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是(正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的 正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。)。 12、感知器算法1。 (1)只适用于线性可分的情况;(2)线性可分、不可分都适用。

模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛

模式识别研究进展 刘成林,谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,是人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习,后来人工神经网络重新受到重视,统计学习逐渐成为主流,与模式识别中的学习问题渐趋重合,重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题(如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等),形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化(如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小)的过程,也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象,它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展,本文侧重于2000年以后的研究进展。

模式识别论文

模式识别 课题:基于支持向量机人工神经网络的水质预测研究专业:电子信息工程

摘要 针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD2SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。 关键词:浊度;预测;经验模态分解;支持向量;BP神经网络 一.概述 江水浊度受地表径流、温度以及人类活动等的影响,波动明显,在不同的月份有着很大的变化,表现出非平稳、非线性的特点.对其进行分析和预测,对于河流生态评价、航运安全以及以江河水为原水的饮用

水生产具有重要的指导意义.国内外在浊度序列分析方面的研究文献较少,通常都是综合考虑各种水质参数而对浊度进行预测,采用较多的是人工神经网络等非线性模型方法[1,2].这种模型结构复杂,要求原始数据丰富,在实际操作中实现较为困难.此外,对于江水浊度这一具有宽带频谱的小样本混沌时间序列,采用单一的预测方法,将会把原始浊度序列中的各种不同特征信息同质化,势必影响其预测精度.采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将浊度序列分解后分别预测,再进行合成将可能提高其预测精度.不同于小波变换,在对信号进行经验模态分解时不需要先验基底,每一个固有模态函数(In2trinsic Mode Function,IMF)包含的频率成分不仅与采样频率有关,并且还随着信号本身的变化而变化,具有自适应性,能够把局部时间内含有的多个模态的非线性、非平稳信号分解成若干个彼此间影响甚微的基本模态分量,这些分量具有不同的尺度,从而简化系统间特征信息的干涉或耦合[3].支持向量机(Support Vector Ma2chines,SVM)是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,是目前针对小样本统计估计和预测学习的较好方法[4],对统计学习理论的发展起到巨大推动作用并得到广泛应用[5~8].SVM有良好的泛化能力,并解决了模型选择与欠学习、过学习问题及非线性问题,避免了局部最优解,克服了“维数灾难”,且人为设定参数少,便于使用,已成功应用于许多分类、识别和回归问题[5,6,8].根据江水浊度序列的特点,结合EMD和SVM两种方法的不同功能,本文提出了基于EMD2SVM模型的预测方法,用于江水浊度的

模式识别结课论文

中国传媒大学2014~2015 学年第 1 学期 智能视频分析技术课程 题目人工智能在模式识别中的运用学生姓名刘晶晶 学号201110013208 班级数字媒体技术 学生所属学院信息工程学院 任课教师吕朝辉 教师所属学院信息工程学院 时间2014.11.27

人工智能在模式识别中的应用 摘要 计算机硬件的迅速发展,计算机应用领域的不断开拓,迫切地要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说,目前一般计算机却无法直接感知它们,键盘、鼠标等外部设备,对于这样五花八门的外部世界显得无能为力。纵然电视摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换,并与计算机联机,但由于识别技术不高,而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的瓶颈,也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科——模式识别,便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用列举如下。 关键词:人工智能、模式识别、应用 (一)人工智能 人工智能(Anificial InteUigence)是相对人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些“机器思维”。作为一门学科,人工智能研究智能行为的计算模型,研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统,解决需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。 (二)模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要

基于统计模式识别遥感影像像元分类

实习1基于统计模式识别遥感影像像元分类 1.1问题提出 (1)将地物分为8类:有作物农田(cultivated_farmland)、无作物农田(uncultivated_farmland)、林地(woodland)、草地(grassland)、水体(waterbody)、人工建筑(artificial_building)、裸土(nudeland)和道路(road); (2)在创建感兴趣区时,要求每类地物ROI数量不少于3个,人工建筑类地物ROI数量不少于5个,人工建筑类用地的颜色种类较多,ROI应包含所有颜色的人工建筑; (3)在进行非监督分类时,类别的数量范围最小不能小于最终分类数量,最大应为最终分类数量的2~3倍。 1.2实验分析 遥感影像分类是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,将图像中每个像元按照某种算法化为不同的类别,然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息,实现遥感图像的分类。一般分类方法有监督分类和非监督分类。本实验主要分为三个部分,首先对所给图像数据进行监督分类,其次再进行非监督分类,最后验证不同分辨率的图像对分类精度的影响,由于本实验所给数据分别是多波段数据和全色波段数据,所以在这一部分首先需要对两幅图像进行融合,其次对得到的融合图像降低空间分辨率,得到一幅5m和15m的图像,再对这三幅图像进行监督分类,最后进行分类精度的评价。 1.3实验目标 (1)掌握地物的监督分类方法; (2)掌握地物的非监督分类方法; (3)验证不同空间分辨率的遥感影像对分类精度的影响。 1.4实验数据 IKONOS多光谱影像; IKONOS全色波段影像; :1m空间分辨率的参考分类ROI模板。 1.5实验方案设计 (1)利用IKONOS多光谱影像进行监督分类; (2)利用IKONOS多光谱影像进行非监督分类; (3)将IKONOS多光谱影像4个波段与IKONOS全色波段数据进行融合;

2014模式识别练习题

2013模式识别练习题 一. 填空题 1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征的选择和提取和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、 网。 3、影响层次聚类算法结果的主要因素有计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离阈值、预定的类别数目。 4、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正负表示样本点位于判别界面法向量指向的正负半空间中, 绝对值正比于样本点与判别界面的距离。 5、感知器算法1 ,H-K算法 2 。 (1)只适用于线性可分的情况;(2)线性可分、不可分都适用。 6、在统计模式分类问题中,聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判别错误较另一种判别错误更为重要的情 况;最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 7、 。一般在可 8、散度J ij越大,说明ωi类模式与ωj类模式的分布差别越大; 当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时,J ij= 0。 二、选择题 1、影响聚类算法结果的主要因素有(B、C、D )。 A.已知类别的样本质量; B.分类准则; C.特征选取; D.模式相似性测度 2、模式识别中,马式距离较之于欧式距离的优点是(C、D)。 A.平移不变性; B.旋转不变性;C尺度不变性;D.考虑了模式的分布 3、影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD)。 A.样本输入顺序; B.模式相似性测度; C.聚类准则; D.初始类中心的选取 4、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的(B D)。 A. 先验概率; B. 后验概率; C. 类概率密度; D. 类概率密度与先验概率的乘积 5、在统计模式分类问题中,当先验概率未知时,可以使用(BD)。 A. 最小损失准则; B. 最小最大损失准则; C. 最小误判概率准则; D. N-P判决 6、散度J D是根据(C )构造的可分性判据。 A. 先验概率; B. 后验概率; C. 类概率密度; D. 信息熵; E. 几何距离 7、似然函数的概型已知且为单峰,则可用(ABCDE)估计该似然函数。 A. 矩估计; B. 最大似然估计; C. Bayes估计; D. Bayes学习; E. Parzen窗法 8、KN近邻元法较之Parzen窗法的优点是(B)。 A. 所需样本数较少; B. 稳定性较好; C. 分辨率较高; D. 连续性较好 9、从分类的角度讲,用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质:(A C )。 A.变换产生的新分量正交或不相关; B.以部分新的分量表示原矢量均方误差最小; C.使变换后的矢量能量 更集中 10、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度,则影响聚类算法结果的主要因素有(BC)。 A. 已知类别样本质量; B. 分类准则; C. 特征选取; D. 量纲 11、欧式距离具有(A B );马式距离具有(A B C D )。 A. 平移不变性; B. 旋转不变性; C. 尺度缩放不变性; D. 不受量纲影响的特性 12、聚类分析算法属于(A );判别域代数界面方程法属于(C )。 A.无监督分类; B.有监督分类; C.统计模式识别方法; D.句法模式识别方法 13、若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用(D)进行相似性度量。 A. 距离测度; B. 模糊测度; C. 相似测度; D. 匹配测度 14、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(ACD)。

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识? ? 2.如果错识不可避免,那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的,还是虚假的? ? 3.如果不是,那么你依靠的是什么呢?用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题,采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学,你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率? 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉,是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程,需要大脑的参与.人的认知并不神秘,也符合一定的规律,也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量,属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析,称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生,你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题, 如”天气预报”),说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率? ?按照最小错误率如何决策? ?按照最小风险如何决策? ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X),则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X),则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi),i=1,…,c,获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…,x 2)计算条件风险

模式识别文献综述报告

指导老师:马丽 学号:700 班级: 075111 姓名:刘建 成绩: 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................

四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进(为什么改进,原算法存在什么问题,改进方法是什么) ③论文中做了什么对比试验,实验结论是什么?可以加入自己的分析和想法,例如这篇论文还存在什么问题或者缺点,这篇论文所作出的改进策略是否好,你自己对算法有没有什么改进的想法? 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》,作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点,从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量,据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进,用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的:计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵,从中获

模式识别课程论文

模式识别课程学习感想 人类可以通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境,通过听觉信息识别与理解语言,比如识别人脸,阅读手写文字,通过气味识别一种水果的种类等。我们希望给机器相同的模式识别能力。 模式识别主要是研究对象的特征或属性,利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定对象的类别,系统应使分类识别的结果尽可能地与真实情况相符合。模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真,可以说在同常生活中随处可见,如医疗诊断系统、地球资源探测系统、机器人辅助生产线、公安人员用于破案的指纹识别系统等。模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型,这罩所讲的特征和属性是指通常意义上的系统的输入/输出数据对。 模式识别系统主要由两个过程组成,即设计过程和实现过程。设计过程是指用一定数量的样本(也称训练集或学习集)进行分类器的设计;实现过程是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。 通过这门课程的学习,对各种模型的模式识别算法有了一定程度的了解。 一、线性模型 我们使用线性神经网络来解决线性模型的模式识别。线性神经网络与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。它采用的是W—H学习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练。线性神经网络的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想。 二、非线性模型 1、Ada-Boosting 基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法。 Boosting是一个将弱学习(weak learn)算法融合为强学习算法(strong)的方法。Ada-Boost 算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。目前在人脸侦测的领域,就有人将Ada-Boost + cascade 作为一个很有效的运算法。Boost是一种常用来增进learning algorithm正确率的方法。使用boost 分类器可以排除一些不必要的特征,并将关键放在关键的特征上面。 AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器),然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来,构成一个更强的最终的分类器(弱分类器)。理论证明,只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好,当其个数趋向于无穷个数时,强分类器的错误率将趋向于零。AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本的权重实现的。最开始的时候,每个样本对应的权重是相同的,在此样本分布下训练出一个基本分类器h1(x)。对于h1(x)错分的样本,则增加其对应样本的权重;而对于正确分类的样本,则降低其权重。这样可以使得错分的样本突出出来,得到一个新的样本分布。同时,根据错分的情况赋予h1(x)一个权重,表示该基本分类器进行训练,得到基本分类器h2(x)及其权重。依次类推,经过T 次这样的循环,就得到了T个基本分类器,以及T个对应的权重。最后把这T个基本分类器按一定的权重累加起来,就得到了最终所期望的强分类器。 2、多层感知机 神经网络具有强大的非线性映射能力,人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性,模式识别的分类,有哪几种方法。(6’) 答(1):什么是模式?广义地说,存在于时间和空间中可观察的物体,如果我们可以区别它们是否相同或是否相似,都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身,而是从事物获得的信息,因此,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性:可观察性;可区分性;相似性。 答(2):模式识别的分类: 假说的两种获得方法(模式识别进行学习的两种方法): ●监督学习、概念驱动或归纳假说; ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法: ●数据聚类:用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法,解决方案是数据驱动的。 ●统计分类:基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布,以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法, 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别:该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。(句法模式识别) ●神经网络:由一系列互相联系的、相同的单元(神经元)组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来(weight)实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络?有什么主要特点?选择神经网络模式应该考虑什么因素? (8’) 答(1):所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统(计算机)。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络,因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程:训练学习、正常操作(回忆操作)。 答(2):人工神经网络的特点: ●固有的并行结构和并行处理; ●知识的分布存储; ●有较强的容错性; ●有一定的自适应性; 人工神经网络的局限性: ●人工神经网络不适于高精度的计算; ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作; ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程; ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难; ●硬件限制; ●正确的训练数据的收集。 答(3):选取人工神经网络模型,要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配,主要考虑因素包括:

模式识别作业2

作业一: 在一个10类的模式识别问题中,有3类单独满足多类情况1,其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少? 答案:将10类问题可看作4类满足多类情况1的问题,可将3类单独满足多类情况1的类找出来,剩下的7类全部划到4类中剩下的一个子类中。再在此子类中,运用多类情况2的判别法则进行分类,此时需要7*(7-1)/2=21个判别函数。故共需要4+21=25个判别函数。 作业二: 一个三类问题,其判别函数如下: d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 1.设这些函数是在多类情况1条件下确定的,绘出其判别界 面和每一个模式类别的区域。 2.设为多类情况2,并使:d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。 3. 设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的,绘 出其判别界面和每类的区域。 答案: 1

2

3 作业三: 两类模式,每类包括5个3维不同的模式,且良好分布。如果它们是线性可分的,问权向量至少需要几个系数分量?假如要建立二次的多项式判别函数,又至少需要几个系数分量?(设模式的良好分布不因模式变化而改变。) 答案:如果它们是线性可分的,则至少需要4个系数分量;如果要建立二次的多项式判别函数,则至少需要10 25 C 个系数分量。 作业四: 用感知器算法求下列模式分类的解向量w :

ω1: {(0 0 0)T, (1 0 0)T, (1 0 1)T, (1 1 0)T} ω2: {(0 0 1)T, (0 1 1)T, (0 1 0)T, (1 1 1)T} 答案:将属于ω2的训练样本乘以(-1),并写成增广向量的形式。 x①=(0 0 0 1)T,x②=(1 0 0 1)T,x③=(1 0 1 1)T,x④=(1 1 0 1)T x⑤=(0 0 -1 -1)T,x⑥=(0 -1 -1 -1)T,x⑦=(0 -1 0 -1)T,x⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代:取C=1,w(1)=(0 0 0 0)T 因w T(1)x①=(0 0 0 0)(0 0 0 1)T=0≯0,故w(2)=w(1)+x①=(0 0 0 1) 因w T(2)x②=(0 0 0 1)(1 0 0 1)T =1>0,故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T(3)x③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T=1>0,故w(4)=w(3)=(0 0 0 1)T 因w T(4)x④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T=1>0,故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T(5)x⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T=-1≯0,故w(6)=w(5)+x⑤=(0 0 -1 0)T 因w T(6)x⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T=1>0,故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T(7)x⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T=0≯0,故w(8)=w(7)+x⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T(8)x⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T=3>0,故w(9)=w(8)=(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解,因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代:

关于模式识别应用发展的研究和分析

课程名称:中外文学术论文写作 姓名:周杉 学号:212012083500005 专业:软件工程 学院:数学与计算机学院 导师:黄襄念 成绩: 2013.5.23

关于模式识别应用发展的研究和分析 周杉 (西华大学数学与计算机学院图像处理与模式识别实验室成都610039) 摘要:自20世纪50年代以来,模式识别(Pattern Recognition)在人工智能兴起后不久就迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域得到广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。本文主要讨论模式识别的一些基本概念和问题,以利于对模式识别的现状与未来的发展方向有更全面的了解。 关键词:模式识别人工智能信息科学 中图分类号:TP399 The Research and Analysis about the Development of Pattern Recognition Applications ZHOU Shan (Mathematics and Computer College of Xihua University, Image Processing and Pattern Recognition Laboratory,Chengdu,610039) Abstract:Since the1950s,pattern recognition shortly quickly developed after the rise of artificial intelligence into a discipline.It studies the theory and methods in many areas of science and technology which has received considerable attention,and it also promote the development of artificial intelligence systems,expanding the possibilities of computer applications.This article focuses on pattern recognition of some basic concepts and issues in order to getting more comprehensive understanding about facilitate pattern recognition status and future direction of development. Keywords:Pattern Recognition Artificial Intelligence Information Science 0引言 狗的嗅觉的灵敏度非常高,大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西,帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此,识别也是人类的一项基本技能,人们无时无处的在进行“模式识别”,古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。随着第一台计算机ENIAC的出现以及人工智能的兴起,人们自然而然的把目光投向如何将人类的识别能力成为计算机的一部分功能,从而减轻人类自身的脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科[1]。 1模式识别与统计模式识别 1.1模式与模式识别的概念 广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[2]。 模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。计算机模式识别就是是指利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识

时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文

时间序列分析中模式识别方法的应用 摘要:时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据,其观测值按固定的时间间隔采样。时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法,就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理,挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果,但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征,使得预测系统未来的全部行为几乎不可能,对系统行为的准确预测效果也难以令人满意,很难对系统建立理想的随机模型。神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理,可以对一些非线性系统的行为作出预测,这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。【1】 本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析,并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。 关键字:时间序列分析模式识别应用 1 概述 1.1 本文主要研究目的和意义 时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支,它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列),并对其建立数学模型,即对模型定阶、进行参数估计,以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位,因此,有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。目前,结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。 时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科,已有一整套分析理论和分析工具。传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据,从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。研究方法着重于全局模型的构造,主要应用于对系统行为的预测与控制。 时间序列分析主要用于以下几个方面:

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