模式识别-第4章统计分类器及其学习_第四讲
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第一章 绪论1.1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题,在近代,随着计算机科学技术的发展和应用,模式识别才真正发展起来。
从60年代至今,在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
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。
例如:通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力;将感性知识加工成理性知识的能力,即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力;经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
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。
模式的概念:模式这个概念的内涵是很丰富的。
“我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式”。
比如:文字、图片、景物;声音、语言;心电图、脑电图、地震波等;社会经济现象、某个系统的状态等,都是模式。
模式识别:模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如,我们要听某一门课,必须做以下识别:1)看课表—文字识别;2)找教室和座位—景物识别;3)听课—声音识别。
再比如,医生给病人看病:1)首先要了解病情;问2)再做一些必要的检验;查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征,如体温、血压、血相等,做出分类决策,即诊断。
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。