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计算机发展的四个阶段的特点计算机发展的四个阶段分别是电子管时代、晶体管时代、集成电路时代和微电子时代。
每个时代都有其特定的特点和发展趋势。
第一阶段：电子管时代电子管时代指的是20世纪40年代到50年代初期，计算机主要使用电子管作为核心元件。
这个时代的计算机体积庞大，能耗高，速度慢，且易受到热量影响。
由于电子管的可靠性较低，计算机的故障率较高，运行稳定性差。
此时计算机的应用范围主要局限在科研、军事和大型企业领域。
第二阶段：晶体管时代随着晶体管的发明和应用，计算机进入了晶体管时代。
晶体管相比于电子管，体积小、速度快、可靠性高，同时功耗也较低。
这促使计算机的体积逐渐缩小，性能得到提升，价格也逐渐下降。
在这个时代，计算机开始进入商业领域，被广泛应用于数据处理、科学计算、工业控制等领域。
第三阶段：集成电路时代集成电路时代是指20世纪60年代开始，计算机开始采用集成电路作为核心元件。
集成电路将多个晶体管、电阻、电容等元件集成在一片硅片上，大大提高了计算机的集成度和性能。
计算机在这个时代进一步缩小体积，功耗进一步降低，性能也有了显著提升。
而且，由于集成电路的生产成本低，计算机开始进入大众市场，普及率大幅提高。
此时计算机开始出现个人计算机的雏形，为后来的微电子时代奠定了基础。
第四阶段：微电子时代微电子时代是指20世纪70年代以后，计算机进一步发展为微型计算机和个人计算机。
微电子技术的发展使得计算机的体积进一步缩小，性能进一步提升，功耗进一步降低。
计算机开始普及到家庭和个人用户，成为人们生活和工作中必不可少的工具。
此时计算机开始具备图形界面、网络连接、多媒体等功能，应用范围更加广泛。
微电子时代也见证了计算机领域的诸多创新，如个人电脑、移动设备、云计算等。
总结来看，计算机发展的四个阶段都有各自的特点和发展趋势。
从体积、速度、功耗、可靠性等方面来看，计算机越来越小巧、快速、节能和稳定。
从应用范围来看，计算机从最初的科研、军事领域逐渐普及到商业、家庭和个人用户中。
模式识别简介模式识别简介Pattern recognition诞⽣狗的嗅觉的灵敏度⾮常⾼，⼤约是⼈的50⾄100倍。
狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助⼈类完成⼀些鉴别⼯作。
不仅如此，识别也是⼈类的⼀项基本技能，⼈们⽆时⽆处的在进⾏“模式识别”，古⼈有⼀成语“察⾔观⾊”表达的正是这个意思。
模式识别是⼈类的⼀项基本智能，在⽇常⽣活中，⼈们经常在进⾏“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，⼈们当然也希望能⽤计算机来代替或扩展⼈类的部分脑⼒劳动。
计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为⼀门新学科。
概念简单来说，模式识别就是通过计算机⽤数学技术⽅法来研究模式的⾃动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，⼈类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的⼀个重要形式是⽣命体对环境及客体的识别。
对⼈类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。
这是模式识别的两个重要⽅⾯。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）、语⾳识别系统。
其计算机识别的显著特点是速度快，准确性⾼，效率⾼。
在将来完全可以取代⼈⼯录⼊。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、⽂字的和逻辑关系的)信息进⾏处理和分析，以对事物或现象进⾏描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和⼈⼯智能的重要组成部分。
研究模式识别研究主要集中在两⽅⾯，⼀是研究⽣物体(包括⼈)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，⼆是在给定的任务下，如何⽤计算机实现模式识别的理论和⽅法。
前者是⽣理学家、⼼理学家、⽣物学家和神经⽣理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学⼯作者近⼏⼗年来的努⼒，已经取得了系统的研究成果。
应⽤计算机对⼀组事件或过程进⾏辨识和分类，所识别的事件或过程可以是⽂字、声⾳、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
模式识别的发展及应用
随着计算机技术的发展，模式识别的应用也日趋广泛。
从最初的图像
检索，到后来的语音识别，再到现在的机器学习，模式识别都在向前发展，应用也越来越广泛。
本文将从发展历史、技术特征和应用三方面详细的介
绍模式识别在历史发展、技术框架和应用方面的发展。
一、模式识别的历史发展
模式识别是一个涉及多种技术的跨学科学科。
它历史悠久，可以追溯
到20世纪50年代初，当时研究人员发展出了针对数字图像识别的方法。
后来，随着技术的发展，模式识别不仅仅局限于图像识别，还开始涉及语
音识别、视频监控、机器学习等多种领域。
二、模式识别的技术框架
模式识别技术是一种多学科的技术，它包括统计学、数学、图像学、
概率论、计算机科学等。
它的主要特点是利用成熟的软件和硬件技术，分
析处理加工模式，实现快速、准确的识别或分类功能。
模式识别的技术框架一般具有以下几个步骤：首先，收集样本资料，
使用统计学等方法对资料进行提取、汇总；其次，分析提取的资料，用数
学模型建立模式，定义特征，分析特征，找出模式之间的关系；然后，采
用模式识别技术搭建识别系统。
自动化技术史引言自古以来﹐人类就有创造自动装置以减轻或代替人劳动的想法。
自动化技术的产生和发展经历了漫长的历史过程。
古代中国的铜壶滴漏(简称漏壶)﹑指南车以及17世纪欧洲出现的钟表和风磨控制装置﹐虽然都是毫无联系的发明﹐但对自动化技术的形成却起到了先导作用。
自动化技术的发展历史﹐大致可以划分为自动化技术形成﹑局部自动化和综合自动化三个时期。
社会的需要是自动化技术发展的动力。
自动化技术是紧密围绕着生产﹑军事设备的控制以及航空航天工业的需要而形成和发展起来的。
1788年﹐J.瓦特为了解决工业生产中提出的蒸汽机的速度控制问题﹐把离心式调速器与蒸汽机的阀门连接起来﹐构成蒸汽机转速调节系统﹐使蒸汽机变为既安全又实用的动力装置。
瓦特的这项发明开创了自动调节装置的研究和应用。
在解决随之出现的自动调节装置的稳定性的过程中﹐数学家提出了判定系统稳定性的判据﹐积累了设计和使用自动调节器的经验。
20世纪40年代是自动化技术和理论形成的关键时期﹐一批科学家为了解决军事上提出的火炮控制﹑鱼雷导航﹑飞机导航等技术问题﹐逐步形成了以分析和设计单变量控制系统为主要内容的经典控制理论与方法。
机械﹑电气和电子技术的发展为生产自动化提供了技术手段。
1946年﹐美国福特公司的机械工程师D.S.哈德首先提出用自动化一词来描述生产过程的自动操作。
1947年建立第一个生产自动化研究部门。
1952年J.迪博尔德第一本以自动化命名的《自动化》一书出版﹐他认为“自动化是分析﹑组织和控制生产过程的手段”。
实际上﹐自动化是将自动控制用于生产过程的结果。
50年代以后﹐自动控制作为提高生产率的一种重要手段开始推广应用。
它在机械制造中的应用形成了机械制造自动化﹔在石油﹑化工﹑冶金等连续生产过程中应用﹐对大规模的生产设备进行控制和管理﹐形成了过程自动化。
电子计算机的推广和应用﹐使自动控制与信息处理相结合﹐出现了业务管理自动化。
50年代末到60年代初﹐大量的工程实践﹐尤其是航天技术的发展﹐涉及大量的多输入多输出系统的最优控制问题﹐用经典的控制理论已难于解决﹐于是产生了以极大值原理﹑动态规划和状态空间法等为核心的现代控制理论。
机器人技术的发展历程1. 机器人的定义和起源机器人是指能够自主执行任务的智能装置。
它们可以通过感知环境、处理信息和执行动作来完成各种任务。
机器人技术的发展可以追溯到古代，但现代机器人技术的起源可以追溯到20世纪。
2. 第一阶段：早期机械机器人20世纪初，第一批早期机械机器人开始出现。
这些机器人大多数是基于简单的机械结构，如齿轮系统和杠杆系统。
早期的机械机器人被用于执行简单重复的任务，如生产线上的装配工作。
3. 第二阶段：电子计算机控制在20世纪50年代，随着电子计算机技术的发展，第二阶段的机器人技术得以实现。
这些新一代的机器人可以通过电子计算机来控制其运动和行为。
电子计算机使得对复杂运动和决策过程进行编程变得可能。
4. 第三阶段：传感器和感知能力增强到了20世纪70年代，随着传感器技术的进步，机器人开始具备更强大的感知能力。
传感器可以帮助机器人感知环境中的物体和障碍物，并根据这些信息做出相应的反应。
这使得机器人可以在不同的环境中自主导航和执行任务。
5. 第四阶段：人工智能和自主决策20世纪80年代以后，随着人工智能技术的发展，机器人开始具备更高级的认知能力和自主决策能力。
它们可以通过学习算法和模式识别来理解和适应复杂环境。
这使得机器人可以处理更加复杂和多样化的任务。
6. 当前发展趋势目前，机器人技术正处于快速发展阶段。
以下是当前机器人技术的几个重要趋势：a. 仿生机器人仿生机器人是受到生物学原理启发设计的机器人。
它们模拟了生物体结构、运动和行为，具有更高度逼真性和灵活性。
b. 协作机器人协作机器人是指与人类共同工作并互相协调完成任务的机器人。
它们可以通过传感器和视觉系统来感知人类的动作和意图，并做出相应的反应。
c. 服务机器人服务机器人是指用于提供各种服务的机器人，如家庭助理、医疗护理和客户服务等。
这些机器人可以帮助人们完成日常任务，提高生活便利性。
d. 自主无人机自主无人机是一种能够自主飞行和执行任务的无人机。
第2章当代世界教育1．当代世界教育改革和发展的基本背景是什么？答：80年代以来，全民教育和终身教育成为最具有影响力的两大教育思潮，世界教育逐渐向民主化、现代化、多样化的目标迈进。
具体而言，各国教育改革和发展的基本背景如下：（1）政治变革当代世界政治格局的基本特点是：旧的两极格局已经瓦解，多极化的趋势更加明显，国际政治、经济新秩序正在艰难地形成。
（2）经济发展战后到20世纪80年代，世界经济的基本特点是：在经济全球化趋势日益加强的背景下，国际经济关系有了空前的发展；资本主义经济体系经历了恢复、高速发展、危机、萧条和停滞、缓慢发展等阶段；社会主义经济体系发展壮大，同时经历了动荡、分化和严重的曲折。
广大第三世界国家的经济不断发展，但它们走着不同的发展道路，遭遇着曲折和困难。
全球化、信息化、高科技化等成为当代世界经济的主要特点。
（3）科技革命以原子能、电子计算机的发明和应用为代表的第三次科学技术革命，几乎在各门科学和技术领域都发生了深刻的变化。
20世纪90年代以后崛起的知识经济逐渐成为经济发展的主导力量，以互联网为载体的信息化，使人类知识、信息传输和处理的方式发生了新的变革，这必将导致人类生活方式包括教育方式和学习方式的变革。
（4）人口增长第二次世界大战后，世界人口增长出现了若干新特点，即增速快、总量大、城市化进程快、流动性强。
2．当代世界教育发展可划分为哪几个不同时期？各时期教育发展的基本特点是什么？答：当代世界教育发展的不同时期及其基本特点如下：（1）重建时期（20世纪40～50年代）战后世界教育恢复和重建工作主要是：建立行政机构，修复和开放学校，培训教师，增添和改善教育物质设施。
其中心任务是重建以民主主义为基本取向的教育秩序。
（2）大发展时期（20世纪60年代）20世纪60年代，是世界教育发展的黄金年代。
教育先行、教育规划、教育大扩张、教育民主化构成了20世纪60年代大发展时期的显著特点。
（3）调整时期（20世纪70年代）进入20世纪70年代，世界教育发展面临着一系列新情境、新问题。
程序设计的发展历程程序设计的发展历程可以追溯到20世纪40年代。
在那个时候，计算机技术刚刚开始兴起，计算机的运作主要依靠硬件的控制，且程序设计还没有形成明确的概念。
随着计算机技术的发展，人们逐渐意识到需要一种高级语言来简化程序设计过程。
于是，在20世纪50年代末和60年代初，高级程序设计语言开始出现。
最早的高级语言是Fortran和Lisp。
Fortran主要用于科学计算，而Lisp则被用于人工智能领域。
在20世纪60年代末和70年代初，C语言和Pascal语言相继诞生。
C语言成为了一种通用的高级语言，广泛应用于软件开发。
同时，Pascal语言也主要用于教育和学术领域。
20世纪70年代，面向对象编程的概念开始被提出。
Smalltalk语言成为了第一种真正意义上的面向对象编程语言，它对程序设计产生了深远的影响。
20世纪80年代，C++语言问世，它是在C语言的基础上添加了面向对象编程的特性。
C++语言的出现推动了面向对象编程的普及。
随着计算机硬件的不断发展，计算机程序也逐渐变得越来越复杂。
为了应对这个问题，人们开始寻求一种更高级的程序设计方法。
在20世纪80年代末和90年代初，面向组件编程和面向服务编程概念相继提出。
这些概念强调将程序分解为可重用的模块或服务，以便提高开发效率和降低维护成本。
21世纪初，云计算和移动应用的兴起带来了全新的挑战和机遇。
为了适应这些变化，人们开始采用敏捷开发和DevOps等新的开发方法和流程。
随着人工智能和大数据技术的飞速发展，程序设计也面临着新的挑战和机遇。
人工智能技术开发出了一种新的编程范式，即机器学习和深度学习。
这种编程范式在解决复杂问题和进行模式识别方面具有巨大潜力。
总的来说，程序设计的发展历程是一个逐步演进的过程。
从最早的机器语言到高级语言，再到面向对象编程和组件化编程，以及如今的云计算和人工智能，每一个阶段都为程序员提供了更高效、更便捷的工具和方法。
未来，随着技术的不断进步，程序设计的发展将继续推动着计算机技术的进一步革新。
计算机的发展历史计算机的发展历史可以追溯到古代的计算工具，如算盘和天平。
然而，现代计算机的起源可以追溯到20世纪40年代。
以下是计算机发展的里程碑和关键事件的详细介绍。
1. 第一台电子计算机 - ENIAC（1946年）ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Computer）是世界上第一台大规模电子计算机。
它由美国宾夕法尼亚大学的约翰·普莱斯埃克特里克和约翰·W·莫奇利设计和建造。
ENIAC被用于执行复杂的数学和科学计算，它的运算速度相当于每秒大约5000次加法运算。
2. 早期计算机的进化 - UNIVAC I（1951年）UNIVAC I（Universal Automatic Computer I）是世界上第一台商用计算机。
它由美国电气公司（现为通用电气公司）开发。
UNIVAC I被用于处理大量的商业数据，如人口普查和选举结果。
3. 集成电路的发明 - 计算机小型化（1958年）集成电路的发明使计算机变得更小、更快、更强大。
集成电路是将许多电子元件（如晶体管和电容器）集成到一个小型芯片上的技术。
这使得计算机可以变得更加便携，并且能够进行更复杂的任务。
4. 个人计算机的兴起 - IBM PC（1981年）IBM PC（International Business Machines Personal Computer）是第一台真正成功的个人计算机。
它由IBM公司推出，并采用了微软公司的操作系统MS-DOS。
IBM PC的成功标志着个人计算机的普及，为后来的计算机技术发展奠定了基础。
5. 互联网的普及 - 万维网（1991年）万维网（World Wide Web）的发明和普及使计算机的应用范围进一步扩大。
万维网是一种基于超文本的信息系统，通过互联网连接了全球各地的计算机。
它使得人们可以方便地共享和获取信息，推动了信息时代的到来。
2019年山大计算机应用基础章节检测答案解析第一章绪论1. [多选题]阿兰?麦席森?图灵（Alan Mathison Turing）对计算机科学的发展做出了巨大贡献，下列说法正确的是（）A.图灵是著名的数学家、逻辑学家、密码学家，被称为计算机科学之父。
B.图灵最早提出关于机器思维的问题，被称为人工智能之父。
C.“图灵奖”是为奖励那些对计算机科学研究与推动计算机技术发展有卓越贡献的杰出科学家而设立的。
D.图灵创立了数理逻辑学。
E.图灵发明了二进制。
F.图灵设计了第一台电子计算机。
正确答案：ABCD2. [多选题]在人体器官中，下列说法不正确的是（）A.大脑的思维是对外部事物的直接反应。
B.大脑是一种直接感觉器官。
C.人体器官可分为直接感觉器官和间接感觉器官。
D.大脑具有记忆和思维功能。
E.大脑是一种间接感觉器官。
F.大脑是人体的思维器官。
正确答案：AB3. [多选题]对于计算思维，下列说法错误的是（）A.计算思维是计算机科学家独有的思维方式。
B.计算思维是一种借助于计算能力进行问题求解的思维和意识。
C.计算思维的产生与信息社会发展的时代背景有关，工具影响我们的思维方式。
D.计算思维的本质是抽象和自动化。
E.计算思维并不是继逻辑思维和形象思维以后的人类思维的第三种形态。
正确答案：A4. [多选题]关于推理，下列说法正确的是（）推理是由已知判断，根据一定的思维规则导出一个或一组新的判断的过程。
A.B.推理是逻辑思维的重要形式。
C.三段论是一种演绎推理形式。
D.归纳推理比演绎推理更具有说服力。
E.所有可能的假言推理都是逻辑正确的。
正确答案：ABC5. [多选题]对于计算思维，下列说法正确的是（）A.计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
B.计算思维的本质是抽象和自动化。
C.计算思维是一种这种借助于计算能力进行问题求解的思维和意识。
关于人工智能概念的正确表述针对特定的任务,人工智能程序具有自主学习的能力根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序.人工智能是通过机器或软件展现的智能。
人工智能旨在创造智能机器。
人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事。
人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
[1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
[2] 2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
现代模式识别是在20 世纪40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。
在更早的时候，已有用光学和机械手段实现模式识别的例子，如在1929 年GustavTauschek 就在德国获得了光学字符识别专利。
作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析也在电子计算机出现之前提出来了。
1957 年IBM 的C.K.Chow 将统计决策方法用于字符识别。
然而，“模式识别”这个词被广泛使用并形成一个领域是在20 世纪60 年代以后。
模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。
目前模式识别问题一般可以应用以下 4 种方法进行分析处理：统计模式识别方法、句法模式识别、人工神经网络模式识别、模糊模式识别。
模式识别已经在天气预报、卫星航空图片解释、工业产品检测、字符识别、语音识别、指纹识别、医学图像分析等许多方面得到了成功的应用。
所有这些应用都是和问题的性质密切不可分的，至今还没有发展成统一的、有效的可应用于所有的模式识别的理论。
当前的一种普遍看法是不存在对所有的模式识别问题都使用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的是一个工具袋，我们所要做的是结合具体问题把统计的和句法（结构）的识别方法结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把人工神经元网络与各种以有技术以及人工智能中的专家系统，不确定方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应用的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
2.3图像模式识别2.3.1图像模式识别的基本概念图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
据统计，在人类接受的信息中，视觉信息占了70%以上，也就是常说的“百闻不如一见”。
在许多场合，图像所传递的信息比其他任何形式的信息更加丰富和真切。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20 年来发展起来的一门新兴技术科学——图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
例如要从遥感图像中分割出各种农作物、森林资源和矿产资源等；根据医学图片分析发生病变的细胞形状和颜色判断是否发生癌变；从气象观测数据或气象卫星照片准确预报天气；交通管理系统中应用车牌自动识别技术管理车辆等。
因此，在当今社会，图像识别技术已经在各个领域发挥着极其重要的作用。
图像识别，简单地说，就是要把一种研究对象，根据其某些特征进行识别并分类。
例如要识别写在卡片上的数字，判断它是0，1，2，…，9 中的哪个数字，就是将数字图像分成10 类的问题，因此可以认为，对数字图像进行区别分类其实质就是对图像进行模式识别。
这种识别早已存在人们的生活实践中。
然而，随着实践活动的扩大、深入和社会化的需要，人们不仅需要识别分类数很多的事物，而且被识别的对象内容也越来越复杂。
特别是由于科学技术水平的提高，使得各种不同的研究对象“图像化”或“数字化”，可采用某种技术把考察的对象转换成图片、波形图以及若干数据，这些数据就可以代表所研究的对象。
但是对于模式识别来说，无论是数据、信号还是平面图像或立体景物都是除掉它们的物理内容而找出它们的共性，把具有同一共性的归为一类，而具有另一种共性者归为另一类。
图像模式识别是用机器对文字、图像、图片和景物等模式信息加以处理和识别，用以解决计算机与外部环境直接通信这一重要问题。
其目的就是研制采用某种仪器或设备，自动处理某些信息，代替人完成分类和辨识的任务，并且能够快速而准确地进行图形识别。
一般来说，一个图像识别由图像预处理、图像特征提取和图像模式分类三个主要部分组成。
前期处理一般是指把图像进行平滑、增强、恢复、边缘检测和分割等操作，其目的是把输入图像简化为分段模式。
特征提取是指在满足分类识别正确率要求的条件下，提取图像的主要特征，并按某种准则尽量选用对正确分类识别作用大得特征，使得用较少的特征就能完成分类识别任务。
图像模式分类是最重要的一部分，它是依据所提取的特征，将前一部分的特征向量空间映射到类型空间，把相应图像归属已知的一类模式。
2.3.2图像模式识别的基本方法一个图像识别系统主要由三个环节组成：图像数据获取，数据加工和处理、抽取特征，判断分类等，如图2-2 所示。
图2-2 图像识别系统框图下面简单对这几个环节作以说明：1、数据获取来自现实的模拟数据，如图片、照片、图像和景物等由一个传感器（如扫描仪、传真机、数字摄像机、数码相机）传入，然后被转换成适合计算机处理的形式，即将物理量变成一组测量值。
2、数据处理数据处理包括预处理、特征抽象和特征选择。
预处理技术包括各种图像处理技术，其目的是改善图像质量，清楚图像中的噪声，减轻或消除因传感器与传输介质本身不完善而引起的退化现象，便于机器分析处理等。
特征抽取就是从图像中提取一组反映图像特性的基本元素或数字值。
特征选择则是从已经抽取的特征中选择能够更好地完成分类识别任务的特征来表示原图像。
3、判别分类判别分类就是采用一定的准则或机制建立分类规则，并用它们对未知图像模式进行分类识别。
用于解决图像识别的方法概括起来可分为统计模式识别、结构模式识别、模糊图像识别和智能模式识别（主要是人工神经网络模式识别）4 类，前两类方法有久远的历史，发展较为成熟，对解决相应领域中的模式识别问题均有明显的效果，是模式识别分类的经典与基础性技术。
20 世纪80 年代新兴的人工神经网络，作以一种广义的智能模式识别法，更以崭新的姿态，以其全局相关的特色，在模式识别领域取得了许多传统方法所难达到的成就，下面分别作以介绍：1、统计图像识别：统计图像识别是以概率理论为基础的，模式用特征向量描述，找出决策函数进行模式决策分类。
其基本思想是：无论输入的对象是什么，它都表示为一个数组。
这数组不是任意的，而是适当选择的、对原始数据进行各种测量的结果。
统计图像识别的大致过程如图2-3 所示。
图2-3统计图像识别系统结构图图中的上半部分是识别部分，即对未知类别的图像进行分类；下半部分是分析部分，即由已知类别的训练样本求出判别函数及判别规则，进而用来对未知类别的图像进行分类。
框图右下角部分是自适应处理部分，当用训练样本根据某些规则求出一些判别规则后，再对这些训练样本逐个进行检测，观察是否有误差。
这样不断改进判别规则，直到满足条件为止。
2、结构图像识别：结构模式识别是按模式本身的结构和结构关系对物体进行识别的方法。
由于它是将现代自然语言分析的形式语言理论（句子分解为各种词类，如名词、动词、副词等）用于模式识别，所以又称为句法模式识别。
其基本思想是：一个复杂的模式可以由一个简单的模式递归地描述。
换言之，对于每个复杂的模式，可以用一些较简单的子模式来描述，而每一个比较简单的子模式再用一些更为简单的子模式来描述，最后用一些最简单的模式基元来表示。
句法模式识别框图如图2-4 所示。
图中的上半部分是识别阶段，即对未知类别的样本进行句法分析并输出分类结果，同时输出待识别样本的结构描述；下半部分是分析阶段，用一些已知结构信息的模式样本构造出一些文法规则，以便用这些文法对描述未知模式的句子进行句法分析。
图2-4 句法模式识别系统结构图3、模糊模式识别：模糊模式识别是模糊集理论在模式识别中的应用。
人对客观事物的认识带有模糊性，如通常所说的高矮、胖瘦，青年、老年，温和和剧烈等都带有模糊性的语言，人类利用这些模糊语言进行交流，并通过大脑分析和决策。
模糊数学就是研究如何利用模糊信息对确定事物进行定量分析。
因此，将模糊集理论用于模式识别系统，利用模糊信息进行模式决策分析，使计算机带有接近人类的智能，这是非常重要的研究课题。
模糊识别的主要方法有最大隶属原则识别法、接近原则识别法和模糊聚类分析法。
4、人工神经网络图像模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。
神经网络分类器是一种智能化模式识别系统，虽然神经网络的设计和实现依赖与经验，泛化性能不能确保最优，但是它可以增强系统的学习能力、自适应能力和容错性，具有很强的发展应用前景。
神经网络在图像识别中的应用按处理数据类型大致可以分为两类：一类是基于图像像素数据的神经网络算法；另一类是基于图像特征数据的神经网络算法即特征空间的聚类识别算法。
基于图像像素数据的神经网络识别技术，是用高维的原始图像数据作为神经网络的训练样本。
目前很多神经网络算法是基于像素进行图像识别的，其图像识别的流程图如图2-5所示。
图2-5 基于图像特征数据的神经网络图像识别流程图基于图像特征数据的神经网络的图像识别技术是用图像的特征数据作为神经网络的训练样本。
此类技术中，神经网络作为特征聚类器，有很多的神经网络别研究人员运用，如BP 神经网络、模糊神经网络、Hopfield 神经网络、RAM 自适应神经网络、SOFM 神经网络、细胞神经网络等。
其图像识别的流程图如图2-6所示。
此类技术实际上是传统方法与神经网络技术的结合，它利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标函数。
其图像识别的关键是图像的特征提取必须反映整个图像的特征。
图2-6基于图像特征数据的神经网络图像识别流程图第三章各类算法的比较3.1 基于模板匹配的模式识别分类算法3.1.1 模板匹配的基本概念模板就是一幅已知的小图像。
模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
以8位图像(其 1 个像素由 1 个字节描述)为例，模板T( H ×W个像素)叠放在被搜索图S( m×n个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。
i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。
搜索范围是：1 ≤i ≤W –M1 ≤j ≤H –N通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。
注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的。
已知原始图像S(H, W)和模板T（m, n）如下图所示:被搜索图模板可以用下式衡量T和Sij相似性：当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。
在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax( im, jm )，其对应的子图Simjm即为匹配目标。
显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。
另一种算法是衡量T和Sij 的误差，其公式为：E( i, j )为最小值处即为匹配目标。
