什么是模式識別模式識別的方法與應(yīng)用
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)常在進行“模式識別”。隨著20世紀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)信息進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、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”，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遠超過了聯(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。
?、凇≌Z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。
③ 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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2.什么是語音識別