模式识别绪论课件.pptVIP

引言

课程对象?计算机应用技术专业本科、硕士研究生的专业基础课?电子科学与技术学科本科、硕士研究生的专业基础课

与模式识别相关的学科?统计学?概率论?线性代数（矩阵计算）?形式语言?机器学习?人工智能?图像处理?计算机视觉?…

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：通过大量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。

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

题外话?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。

教材/参考文献?R.Duda,P.Hart,D.Stork,PatternClassification,secondedition,2000（有中译本）.?蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版社，1986。?边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，2000。?齐敏，模式识别导论，清华大学出版社，2009。?孙亮，禹晶，模式识别原理，北京工业大学出版社，2009。

机构、会议、刊物?1973年IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”（此后两年一次），成立了国际模式识别协会---“IAPR”?1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEETrans.onPAMI，并支持ICCV,CVPR两个会议?其他刊物–PatternRecognition(PR)–PatternRecognitionLetters(PRL)–PatternAnalysisandApplication(PAA)–InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence(IJPRAI)

第一章模式识别概论

什么是模式（Pattern）？

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。?宏观的认为，客观事物的主观（符号化）表征既可以称为模式。?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

模式识别的概念?模式识别–直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”–周围物体的认知：桌子、椅子–人的识别：张三、李四–声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语–气味的分辨：炸带鱼、红烧肉?人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算机来说却是非常困难的。

模式识别的研究?目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。?Y=F(X)–X的定义域取自特征集–Y的值域为类别的标号集–F是模式识别的判别方法

模式识别简史?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NoamChemsky提出形式语言理论——傅京荪提出句法结构模式识别。?60年代提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和应用。?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。

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

模式识别的应用（举例）?工程–产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导航系统、污染分析?军事–航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别?安全–指纹识别、人脸识别、监视和报警系统

模式识别方法?模式识别系统的目标：在特征空间和解释空间之间找到一种映射关系，这种映射也称之为假说。–特征空间：从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元构成的空间。–解释空间：将c个类别表示为其中为所属类别的集合，称为解释空间。

假说的两种获得方法?监督学习、概念驱动或归纳假说：在特征空间中找到一个与解释空间的结构相对应的假说。在给定模式下假定一个解决方案，任何在训练集中接近目标的假说也都必须在“未知”的样本上得到近似的结果。–依靠已知所属类别的的训练样本