模式和模式識別的概念
模式識別的發展簡史和應用
模式識別的主要方法
模式識別的系統和例項
幾個相關的數學概念
廣義地說，存在於時間和空間中可觀察的事物，如果我們可以區別他們是否相同或是否相似，都可以稱之為模式。
模式所指的不是事物本身，而是從事物獲得的資訊，因此，模式往往表現為具有時間和空間分布的資訊。
模式的直觀特性：
——可觀察性
——可區分性
——相似性
模式識別—直觀，無所不在，「人以類聚，物以群分」
——周圍物體的認知：桌子、椅子
——人的識別：張
三、李四
——聲音的辨別：汽車。火車、狗叫、人語
——氣味的分辨：炸帶魚、紅燒肉
人和動物的識別能力是極為平常的，但對計算機來說卻是非常困難的。
目的：利用計算機對物理物件進行分類，在錯誤概率最小的條件下，使識別的結果盡量與客觀物體相符合。
y=f（x）
——x的定義域去取自特徵集
——y的值域為類別的標號集
——f是模式識別的判別方法
工程——產品缺陷檢測、特徵識別、語音識別、自動導航系統、汙染分析
軍事——航空攝像分析、雷達和聲納訊號檢測和分類、自動目標識別
安全——指紋識別、人臉識別、監視和報警系統
模式識別系統的目標：在特徵空間和解釋空間之間找到一種對映關係，這種對映也稱之為假說。
——特徵空間：從模式得到的對分類有用的度量、屬性或基元構成的空間。
——解釋空間：將c個類別表示為
其中，監督學習、概念驅動或歸納假說：在特徵空間中找到乙個與解釋空間的結構相對應的假說。在給定模式下假定乙個解決方案，任何在訓練集中接近目標的假說也都必須在「未知的樣本上得到近似的結果。
——依靠已知所屬類別的訓練樣本集，按它們特徵向量的分布來確定假說（通常為乙個判別函式），在判別函式確定之後能用它對未知的模式進行分類；
——對分類的模式要有足夠的先驗知識。通常需要採集足夠數量的具有典型性的樣本進行訓練。
非監督學習。資料驅動或演繹假說：在解釋空間中找到乙個與特徵空間的結構相對應的假說。這種方法試圖找到一種只以特徵空間中的相似關係為基礎的有效假說。
——在沒有先驗知識的情況下，通常採用聚類分析方法，基於「物以類聚」的觀點，用數學方法分析各特徵向量之間的距離及分散情況；
——如果特徵向量集聚集若干個群，可按群間距離遠近把它們劃分成類；
——這種按各類之間的親疏程度的劃分，若事先能知道應劃分成幾類，則可獲得更好的分類結果。
——二維影象：文字、指紋、地圖、**等
——一維波形：腦電圖、心電圖、季節震動波形等
——%e�%q9�e7��參量和邏輯值：體溫、化驗資料、參量正常與否的描述
——測量空間：原始資料組成的空間
——特徵空間：分類識別賴以進行的空間
——模式表示：維數較高的測量空間「—>維數較低的特徵空間
——基本做法：在樣本訓練基礎上確定某個判別規則，使得按這種規則對被識別物件進行分類所造成的錯誤識別率最小或引起的損失最小。
x=t式中，x1,x2,...,xn為特徵向量x的各個分量。
——一維正態密度函式
本門課程主要內容
第一章 概論
第二章 聚類分析
第三章 判別函式
第四章 統計判別
第四章 特徵選擇和提取
第五章 神經網路
第六章 句法模式識別
第七章 模糊模式識別
第八章 模式識別應用
什麼是模式識別，模式識別主要識別什麼？
模式識別誕生於20實際20年代，隨著40年代計算機的出現，50年代人工智慧的興起，模式識別在60年代初迅速發展成為一門學科。簡單點說，模式識別是根據輸入的原始資料對齊進行各種分析判斷，從而得到其類別屬性，特徵判斷的過程。為了具備這種能力，人類在過去的幾千萬年裡，通過對大量事物的認知和理解，逐步進化出...
什麼是模式識別，模式識別概念的基本介紹
模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監督的分類 supervised classification 和無監督的分類 unsupervised classification 兩種。模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識 思想 議論等,屬於概念識別研究...
模式識別 統計模式識別（6）
上一節，我們討論了最小錯誤率分類器，接下來這一節我們將討論最小風險bayes分類器。1.問題提出 1.最小錯誤率bayes決策的最小錯誤率 概率意義上最優，在工程上是否是最優?2.錯誤分類的結果 代價或風險會是怎樣的？考慮癌細胞影象識別的例子 3.出錯的可能情況 正常細胞 1錯分為異常 2，異常細胞...