模式识别 介绍

图像模式识别的方法介绍2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法专门多，从图像模式识别提取的特点对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特点的识别技术、基于色彩特点的识别技术以及基于纹理特点的识别技术。

其中，基于形状特点的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特点矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。

基于色彩特点的识别技术要紧针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏锐等特点进行分类识别。

基于纹理特点的识别方法是通过对图像中专门具有结构规律的特点加以分析或者那么是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。

从模式特点选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。

此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。

在此将这四种方法进行一下说明。

2.1.1句法模式识别关于较复杂的模式，如采纳统计模式识别的方法，所面临的一个困难确实是特点提取的问题，它所要求的特点量十分庞大，要把某一个复杂模式准确分类专门困难，从而专门自然地就想到如此的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为假设干较简单子模式的组合，而子模式又分为假设干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。

正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。

用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。

支配基元组成模式的规那么称为文法。

当每个基元被识别后，利用句法分析就能够作出整个的模式识别。

即以那个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。

这确实是句法模式识别的差不多思想。

句法模式识别系统要紧由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。

由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串〔即字符串〕。

模式识别系统的主要组成成分及其设计流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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模式识别的应用实例模式识别的应用实例：人脸识别技术在安全监控中的应用引言：随着科技的不断进步，模式识别技术在各个领域得到了广泛的应用，其中人脸识别技术作为一种非常重要的模式识别技术，正逐渐渗透到我们的日常生活中。

本文将重点介绍人脸识别技术在安全监控领域的应用，探讨其实际应用价值和存在的挑战。

一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。

其基本原理是通过摄像头采集人脸图像，然后使用图像处理和模式识别算法对图像进行处理和分析，提取出人脸的特征信息，再与事先建立的人脸库进行比对，最终确定身份。

二、人脸识别技术在安全监控中的应用1. 出入口管理人脸识别技术可以应用于大型企事业单位的门禁系统中，通过将人脸识别设备与门禁系统相结合，实现对人员进出的严格管理。

只有事先注册过的人员才能被识别通过，从而有效防止陌生人进入。

此外，人脸识别技术还可以与身份证信息进行对比，确保所呈现的人脸与身份证信息一致，增加门禁系统的安全性。

2. 监控系统人脸识别技术在监控系统中的应用也十分广泛。

通过在监控摄像头上加装人脸识别设备，可以实时对监控区域内的人脸进行识别。

一旦出现异常情况，如陌生人进入、重点人员出现等，系统可以即时报警，提高监控系统的响应速度和准确性。

3. 公共安全人脸识别技术在公共安全领域的应用也非常重要。

例如，在机场、车站等交通枢纽站点，可以通过人脸识别技术对旅客进行身份验证，提高安检效率和准确性。

同时，人脸识别技术还可以应用于警务系统中，通过对犯罪嫌疑人的人脸进行识别，加快破案进度。

三、人脸识别技术在安全监控中的优势1. 高度准确人脸识别技术具有高度准确性，能够对人脸图像进行精确的分析和识别。

相比传统的安全监控手段，如刷卡、密码等，人脸识别技术更加安全可靠。

2. 高效便捷人脸识别技术的识别速度快，可以实现实时的人脸识别和比对，大大提高了安全监控系统的效率和便捷性。

不需要额外的操作，只需正常行走，即可完成识别。

数字图像处理与模式识别数字图像处理和模式识别是近年来快速发展的技术领域。

随着计算机的普及，数字图像处理和模式识别技术正在越来越广泛地应用于生产、医疗、安全、交通等领域。

本文将介绍数字图像处理和模式识别技术，以及它们的应用。

数字图像处理数字图像处理是对从数字相机、扫描仪等设备中得到的数字图像进行处理的技术。

数字图像处理可以用于增强图像的质量、改变图像的颜色、减少图像噪声、提取图像特征等。

数字图像处理的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类。

图像预处理是对图像进行预处理的过程，目的是去除噪声、增强对比度、增加分辨率等。

常用的图像预处理方法包括平滑、边缘检测、二值化等。

平滑技术用于去除图像中的噪声。

边缘检测技术用于提取图像中的边缘信息。

二值化是将图像转换为黑白两色，以便进行下一步的特征提取。

特征提取是指从图像中提取与目标有关的特征。

特征提取通常通过对彩色图像中的像素值进行转换来实现。

在图像处理中，特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等。

通过特征提取，可以将目标从图像中分离出来，以便进行下一步的分类。

分类是将图像分为不同类别的过程，目的是区分不同对象，并进行识别和分析。

在图像分类中，常用的方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

决策树是一种通过选择特征来分割数据的方法。

支持向量机是一种通过线性或非线性分类器来分配数据的方法。

神经网络是一种通过训练数据集来识别不同类别的方法。

数字图像处理的应用场景包括生产、医疗、安全、交通等各个方面。

例如，在生产领域中，数字图像处理可以用于检测机器的运行状态，优化流程和提高生产效率。

在医疗领域中，数字图像处理可以用于对医学图像进行处理和分析，以便进行疾病的诊断和治疗。

在安全领域中，数字图像处理可以用于实时监测和识别危险行为和违规行为。

在交通领域中，数字图像处理可以用于车辆和行人的识别，以提高道路安全性。

模式识别模式识别是一种人工智能技术，旨在建立模型，使计算机能够自动从输入数据中学习，从而识别或分类到新的数据。

基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。

主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。

一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。

对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：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。

此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。

从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，常被称做认知模式识别。

具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。

正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。

狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，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)。

计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。

因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。

１３３模式识别综述及汉字识别的原理Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｓｕｍｍａｒｙ　ａｎｄ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ宋佳Ｓｏｎｇ　Ｊｉａ（洛阳师范学院，　河南洛阳４７１０２２）（Ｌｕｏｙａｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｈｅｎａｎ　Ｌｕｏｙａｎｇ４７１０２２）摘要：　通过对模式识别系统的简要评述，对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结，并对模式识别在汉字识别方面的应用原理作了介绍。

关键字：　模式识别系统；　模式识别方法；　汉字识别中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ文章编号：１６７１－４７９２－（２００７）９－０１０２－０３Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｏｆ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｅｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．　Ｓｅｖｅｒａｌ　ｂａｓｉｃ　ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｈｉｃｈ　ｗｅｒｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ　ｕｔｉｌｉｚｅｄ　ａｒｅ　ｓｕｍｍｅｄ　ｕｐ．　Ｆｉｎａｌｌｙ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｗｈｉｃｈｉｓ　ａ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｗｅｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ；　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄｓ；　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ０引言模式识别技术的研究目的是根据人的大脑的识别机理，通过计算机模拟，构造出能代替人完成分类和辨识的任务，进而进行自动信息处理的机器系统。

模式识别技术在社会生活和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义，己经在许多领域得到了广泛应用。

随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，模式识别技术正在向更高、更深的层次发展。

讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。

1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。

例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。

另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。

人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。

那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。

当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。

因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。

Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。

比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。

“广义的说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称之为模式”[6]。

而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。

什么是计算机模式识别关联请解释几种常见的模式关联算法计算机模式识别关联是指通过计算机技术实现对数据中的模式进行识别和关联的过程。

模式关联算法则是一类用于识别和关联数据中模式的计算机算法。

本文将介绍什么是计算机模式识别关联，并解释几种常见的模式关联算法。

一、计算机模式识别关联的定义计算机模式识别关联是利用计算机技术对大量数据进行分析和处理，以寻找其中的模式和规律，并将模式进行关联的过程。

通过模式识别关联，我们可以从复杂的数据中提取出有用的信息，进而应用于各种领域，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。

二、常见的模式关联算法1. Apriori算法Apriori算法是一种用于数据挖掘中关联规则的发现的经典算法。

它基于频繁项集的概念，通过逐层搜索的方法，从数据集中挖掘频繁项集和关联规则。

Apriori算法首先通过扫描数据集计算出频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。

这种算法的优点在于简单易懂，但对于大规模数据集的运行效率较低。

2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效算法。

该算法通过构建FP-树（Frequent Pattern Tree）的数据结构，将数据集压缩为一颗树状结构，并通过该树发现频繁项集。

相较于Apriori算法，FP-Growth算法在挖掘频繁项集时不需要生成候选项集，因此具有较高的运行效率。

3. 关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中关联关系的算法。

这类算法通过度量项目间的相关性，发现数据中存在的关联规则。

常用的关联规则算法有支持度和置信度度量方法，如Apriori算法中的项集支持度和规则置信度。

关联规则算法可以帮助我们发现数据中的隐含关系，对于市场分析、销售策略等具有重要意义。

4. K近邻算法K近邻（K-Nearest Neighbor，简称KNN）算法是一种常见的分类和回归算法。

该算法通过计算样本间的距离，并找出与待分类样本最近的K个样本，将这K个样本中最多的类别赋给待分类样本。

关于模式识别1.1.1 模式与模式识别随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动，模式识别应运而生，并在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科[1]。

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)。

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，因此模式识别又常称作模式分类。

从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。

二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。

一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。

前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。

我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。

在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。

虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。

在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。

模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。

对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。

如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。

对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。

如，汉字识别；景物识别。

模式识别作为一门技术学科，目的就是要研究出能自动进行模式分类和描述的机器系统，以完成人类的模式识别的功能。

图像处理与模式识别1. 引言图像处理和模式识别是计算机科学和领域中的重要研究方向。

随着计算机性能的提升和图像数据的快速增长，图像处理和模式识别技术变得越来越重要。

本文将介绍图像处理和模式识别的基本概念、方法和应用。

2. 图像处理图像处理是对图像进行数字化处理和分析的过程。

它包括图像获取、图像增强、图像压缩、图像恢复、图像分割、图像特征提取等多个步骤。

图像处理技术广泛应用于医学影像分析、安全监控、人脸识别等领域。

2.1 图像获取图像获取是指将现实世界中的光学信息转换为数字信号的过程。

常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪、医学影像设备等。

在图像获取过程中，可以通过设置参数控制图像的分辨率、曝光时间等，以获得高质量的图像数据。

2.2 图像增强图像增强是指改进图像质量、提高图像视觉效果的一系列技术。

常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。

图像增强技术可以用于改善图片的亮度、对比度、清晰度等，并凸显图像中的细节信息。

2.3 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的存储空间来实现数据压缩的过程。

常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。

无损压缩技术可以保证图像的质量不受损失，但压缩比较低；而有损压缩技术可以实现更高的压缩比，但会引入一定的图像质量损失。

2.4 图像恢复图像恢复是指通过对图像中的噪声或失真进行建模和估计，将图像恢复到原始的清晰状态的过程。

图像恢复技术主要应用于医学影像、卫星图像等领域，可以提高图像的清晰度和准确性。

2.5 图像分割图像分割是将图像中的不同区域或目标分离开的过程。

图像分割技术主要利用图像中的颜色、纹理、边缘等特征来实现。

图像分割在计算机视觉、目标检测等领域有着广泛的应用。

2.6 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息的过程。

常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

图像特征提取是图像分析和模式识别中的关键步骤，可以用于图像分类、目标识别等任务。

医学中的信号处理与模式识别医学领域是一个极具挑战性的研究领域，其中的信号处理与模式识别技术更是其核心。

信号处理与模式识别技术能够帮助医师们更好地分析医学图像、动态信号、电生理数据等生物信息，并从中获取有价值的医学诊断和治疗信息。

本文将深入剖析医学中信号处理与模式识别的重要性、方法及应用。

一、信号处理在医学中的重要性医学检查中获得的信号数据通常都是含有随机噪声和系统失真的信号数据，由于指标数据量众多，而且有些指标具有非线性关系，所以做出客观准确诊断就显得极具挑战性。

信号处理技术可以更好地处理噪声以及消除系统失真，使得图像信息更为清晰准确。

大量的医学检测也需要依赖于信号处理技术。

例如，将心电图信号进行实时滤波，去除干扰信号，将心电图信号量化后，通过建立心电信号特征提取模型，可以诊断出儿童心脏病、高血压、心绞痛等疾病，为患者提供更准确的诊断结果和治疗方案。

二、医学中的信号处理方法1. 信号滤波技术在医学领域中，滤波技术被广泛应用在电解质、心电图、脑电波、呼吸速率等生物信号数据的处理。

滤波技术可以采用数字滤波或模拟滤波的方式进行，对某些高频、低频或者噪音信号进行滤波处理，以提高信号的准确度。

2. 特征提取特征提取是医学领域中另一种常用的信号处理技术。

该技术主要通过处理与波形幅值和频率相关的特征，寻找和判断疾病相关信息。

例如，心电图就可以通过提取心律、心跳标普间期、ST段、P波等特征提取器来检测和诊断心血管疾病。

3. 图像处理图像处理技术广泛应用于医学影像学中，如X光、CT、MRI等影像数据需要进行图像处理来去除噪声和改善图像质量。

此外，图像分类和分割技术也可以应用于诊断结节、腐蚀等疾病的分析和诊断。

三、医学中的模式识别方法模式识别技术是医学中十分重要的研究领域，应用广泛，可用于自动诊断，并提供用于决定治疗方案的重要信息。

下面介绍一下医学中常用的模式识别方法。

1. 人工神经网络人工神经网络是一种类似于人类神经系统的自适应系统，它可以学习、分类、预测数据，并广泛应用于医学影像、肺部声音、肝脏和胃部病例等方面。