图像识别简介PPT课件

2 基于相关的模板匹配
J1 K1
t(j,k) f(xj,yk)
R(x,y)
j0 k0
J1 K1
J1 K1
[f(xj,yk)]2 [t(j,k)]2
j0 k0
j0 k0
3 基于误差平方和的模板匹配
J 1K 1
D (x,y) [f(xj,yk)t(j,k)2]
j 0k 0
4、特征模板匹配
5、 特征匹配
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
分类器设计的主要功能是通过训练确定判 决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最 低或风险最小。
（5）分类决策
在特征空间中对被识别对象进行Βιβλιοθήκη Baidu类。
思考题：
水果（如苹果和桔子） 图像自动识别系统： 选择那些有效特征，可以把苹果和桔子有效地 区分开来？
3 模式识别的基本问题
mj
1 N xj xj
j 1,2,,W
Dj(x) xmj j 1,2,,W
模式可以是以矢量形式表示的数字特征；
也可以是以句法结构表示的字符串或图；
还可以是以关系结构表示的语义网络或框 架结构等。
对于上述三种类型的模式，必须分别使用不 同的识别和推理方法：统计模式识别，句法 模式识别和人工智能方法。
✓ 缺点：实际应用中仍有许多因素需要凭经验确定，比如 如何选择网络节点数、初始权值和学习步长等；局部极 小点问题、过学习与欠学习问题等
特征选择
所要提取的应当是具有可区别性、可靠 性、独立性好的少量特征。
因此特征选择可以看作是一个(从最差 的开始)不断删除无用的特征和组合有关联 的特征的过程，直到特征的数目减少到易于 驾驭的程度，同时分类器的性能仍能满足要 求为止。
C、特征提取：原始特征的数量可能很大，通过映射（或变 换）的方法可以用低维空间表示样本，这个过程叫做特征提取。 映射后的二次特征是原始特征的线性组合（通常是线性组合）。
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达 到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
对特征 x来说，第 j类与第 k类之间的类间距为：
Dˆ xjk
ˆ xjˆxk
ˆ
2 xj
ˆ
2 xk
统计模式识别
基本概念
这里我们讨论数字特征的识别。其前提
图像识别概念
典型模式识别系统
图像识别系统
人脸识别系统
图像识别
概述 模式可以定义为物体的描述。由于描述这个
词的意义比较广泛，有人把它推广到图像数 据本身，因为图像数据也是相应事物的一种 描述，只不过这样的描述不够抽象和简要而 已。
基于图像匹配的图像识别
1 定义 根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。
（1）特征如何提取？-------特征产生 （2）最有效的特征是那些特征？-------特征选择 （3）对特定任务，如何设计分类器？
-------分类器设计 （4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误
率是多少？ -------分类器评价
模式 传感器 特征产生 特征选择 分类器设计 分类器评价
设计流程
每类的每一个特征均值：
假设训练样本中有 M个不同类别的样本。 令
N
j
表示第 j类的样本
个特征分别记为 x
数，第
ij 和 y ij
j类中第
。
i 个样本的两
每类的每一个特征均值：
ˆ xj
1 Nj
Nj
xij
i1
和
ˆ yj
1 Nj
Nj
yij
i1
注意：仅是两个值基于训练样本的估计值，而不是
真实的类均值。
统计模式识别
✓ 基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近， 并形成“集团”，即“物以类聚”。
✓ 主要方法有：决策函数法， k近邻分类法，支持向量机， 特征分析法，主因子分析法等…
✓ 参考书籍：《统计模式识别》(Andrew R.Webb)
Jain A K, Duin R P W, Jianchang Mao. Statistical pattern recognition: a review. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000. 22(1) : 4～37.
特征方差
第 j类的特征 x和特征 y的方差估值
分别为：
ˆ2xj 1 Nj
Nj
(xij ˆxj)2
i1
和
ˆ2yj 1
Nj
Nj
(yij ˆyj)2
i1
在理想情况下同一类别中所有对象的 特征值应该很相近。
特征相关系数
x 第 j类特征 和特征 y的相关系数估计为
1
ˆxyj Nj
Nj
(xij ˆxj)(yij ˆyj)
句法（或结构）模式识别
基于形式语言理论的概念为基础。模式按其结构分解为子模式 或模式基元，模式基元的连接关系以文法形式进行描述。
一个场景的示意图
场景结构的分析
模糊模式识别
✓ 模糊集理论，Zadeh，1965 ✓ 模糊集理论在模式识别中的应用
神经网络模式识别
✓ 特点：具有信息分布式存储、大规模自适应并行处理、 高度的容错性以及学习能力
息。
（2）预处理： A、信号增强：去除噪声，加强有用信息。 信号恢复：对退化现象进行复原。
B、归一化处理 （例如图像大小的归一化； 神经网络输入数据的归一化）
（3）特征提取和特征选择 A、特征分类：物理特征、结构特征、数学特征。
B、特征形成：根据被识别的对象产生出一组基本特征，它 可以是计算出来的（当识别对象是波形或数字图像时），也可以 是用仪表或传感器测量出来的（当识别对象是事物或某种过程 时），这样产生的特征叫做原始特征。
图像处理
图像
计算机图 形学
图像识别 图像理解
描述
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总体概述
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图像识别
运用模式识别的原理对图像对象进行分类的学问。
模式识别系统
（1）信息的获取 通过传感器，将光或声等信息转化为电信
i1
ˆxjˆyj
它的取值范围为 [1,1]。
如果=0，说明这两特征之间没有相关性；接近+1 表示这两个特征相关性强；为-1表示任一特征都与 另一特征的负值成正比。
因此，如果相关系数的绝对值接近1，则说明这两 个特征可以组合在一个特征或干脆舍弃其中一个。
类间距离
一个特征区分两类能力的一个指标是类间距离， 即类均值间的方差归一化间距。显然，类间距离大 的特征是好特征。