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第1章图像匹配与识别.ppt

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图像识别ppt

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输入 数据获取
预处理
特征提取
决策分类 输出
数据获取：通过图像输入设备实现。
预处理：提高图像质量，包括滤波、平滑、增强、 复原、提取边缘、图像分割等方法
特征提取和选择：将预处理后的图像转化为若干特 征。常见特征有：幅度特征，统计特征，几何特征， 变换系数特征等
决策分类是模式识别要解决的关键问题
2、集群准则函数：集群准则函数反映了类别间的
相似性或分离性。
C
误差平方和准则： Je X mi 2 i1 Xi
离散度准则：
c
Sw
(ui xk )(ui xk )T （类内散度）
1 n 2 i1
n
i j yi y j xiT x j
j1
n
s.b i 0
i yi 0
i1
将求解后得到的 ai 带回可得决策函数参数的取值
由于处于非边界位置的ai 都为零。处于边界的ai 不为零。 W 只是处于边界处数据的线性组合，可 将处于边界处的原始数据当做支持向量。
检测新数据z时： 如果 W T z b 小于0，则认为是第一类；否则
图像识别的基本概念
统计模式识别
➢ 线性决策函数 ➢ 距离函数模式分类 ➢ 似然函数模式分类
模式是对客观事物的描述，是指建立一个可用于仿 效的完善的标本。
模式识别本质上是经过分析、判断、归类、识别出 事物与哪个供仿效的标本相同或相似。有时可将模 式识别理解为模式分类。
图像识别就是图像分类，属于模式识别的范畴
dij ( X ) 0, j i
3、存在M 个决策函数 dK (X ) WKT X , K 1, 2,..., M
如 X 属于 i 类，则 di ( X ) d j ( X ), j i
图像识别ppt

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输入
数据获取
预处理
特征提取
决策分类
输出



数据获取：通过图像输入设备实现。 预处理：提高图像质量，包括滤波、平滑、增强、 复原、提取边缘、图像分割等方法 特征提取和选择：将预处理后的图像转化为若干特 征。常见特征有：幅度特征，统计特征，几何特征， 变换系数特征等

决策分类是模式识别要解决的关键问题 决策分类可以认为是寻找进行分类的决策函数的过 程。当已知待识别模式的完整的先验知识时，则可 以据此确定决策函数的数学表达式。如果仅已知待 识别模式的定性知识，则在确定决策函数的过程中， 通过反复学习、调整，以取得满意的决策函数表达 式

输入：k:类的个数，D:包含n个对象的数据集。 输出：k个类的集合 步骤：
◦
◦
1、从D中任意选择k个对象作为初始类中心；
2、根据簇中对象的均值，将每个对象指派到最相似的 类
◦
◦
3、更新类均值，即计算每个类中对象的均值
4、重复2~3步，直至误差平方准则 J 变化幅度小于下 界

例：中国男足近几年到底在亚洲处于几流水平？ 下图是采集的亚洲15只球队在2005年-2010年间大 型杯赛的战绩
y 0
i 1 i i
n
将求解后得到的 ai 带回可得决策函数参数的取值

由于处于非边界位置的ai 都为零。处于边界的ai 不为零。 W 只是处于边界处数据的线性组合，可 将处于边界处的原始数据当做支持向量。

检测新数据z时： 如果 W T z b 小于0，则认为是第一类；否则 为第二类
如 X 属于 i 类，则
di ( X ) d j ( X ),j i
图像分析与识别ppt课件

图像分析与识别ppt课件


识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
基于遗传算法的图像匹配ppt课件

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2.基因初始化，即对种群中染色体的各基因(二进 制子串)设定初值。
3.将种群的各染色体置于问题的环境中遗传进化。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（1）进化：根据适应度函数，计算每个染色 体的适应度。
(3)易于修改性:遗传算法只需少量改变算法， 即可适用于不同问题。
(4)易于并行实现。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
标准遗传算法的基本流程
标准遗传求解问题的基本流程如下:
1.确定染色体、种群和适应度函数。将问题的解 编码成染色体串，如二进制码串，若干个可能解 构成一组种群，适应度函数体现了在问题求解过 程中染色体求解问题的能力。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2、初始种群的设定
群体中个体一般是随机产生，当然也可从
随机生成的个体中选出最好的个体组成初 始群体。但此处有一个关键的问题，就是 如何确定群体规模的大小。根据模式定理 可知规模M越大越好，但M过大又会使计算 效率降低，并且若使用比例选择，此时会 影响群体的多样性。而M过小又会造成未成 熟收敛。故实际应用中通常取群体规模为 几十至几百。
（2）选择:选择有较大适应值的染色体进行复 制，替代适应值小的染色体。
（3）交换和变异:其目的在于产生有可能更适 应环境的新染色体。
4.重复3直至满足终止条件。这样一代代不 断进化，最终将收敛到一个最适应环境的 个体上，即问题的最优解。
图像匹配PPT课件

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正值。
最小二乘匹配流程
g1 (x1,y1)
x2=a0+a1x1+a2y1 y2=b0+b1x1+b2y1
几何畸变改正
相关系数法获 取初值
保存输出圆 点圆心坐标
否 计算最佳匹配点
g2
重采样 g2(x2 , y2) 辐射畸变改正 h0+h1g2
最小二乘影像匹配计 算参数改正值 计算变形参数
是 计算相关系数判 断是否继续迭代
(x ,y ) D
离散灰度对相关系数的估计，考虑到计算工作量，相关系数实用公式为
(c,r)
im 1jn 1(gi,jgir,jc)m 1 n(im 1jn 1gi,j)(im 1jn 1gir,jc)
mn
[
g2 i,j
i1j1
m 1 n(im 1jn 1gi,j)2]i[m 1jn 1g2ir,jcm 1 n(im 1jn 1gir,jc)2]
线性化后的误差方程：
v = h0+h1 g2(a0+a1x1+a2y1, b0+b1x1+b2y1) - g1(x1,y1) + c1*dh0 + c2*dh1
+ c3*da0+ c4*da1+c5*da2+ c6*db0+ c7 *db1 +c8*db2
c1 = 1 c3 = h1g2X
c4 = h1 g2Xx
影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同名点 ， 它是计算机视觉和数字摄影测量的核心。
G ( g ij )
☆利用了图象的灰度统计信息
G (gij)
1 相关函数
R(p,q)g (x,y)g(xp,yq)dxdy (x,y) D
图像匹配ppt课件

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MM
Si, j (m,n)T(m,n)
P
m1n1
MM
MM
[Si,j(m,n)]2
[T(m,n)]2
m1n1
m1n1
根据施瓦兹不等式，0P1，并且在 S i, j ( m , n ) T (m,n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
.
Moravec算子
Moravec算具有最大-最小灰度方差的点作为特 征点。其步骤为：
1 计算各像元的兴趣值（Interest Value）。在以像素为中心 w×w的影像窗口中（如5×5的窗口），计算图中所示四 个方向相邻像素灰度差的平方和：
2. 用户先指定三个控制点，程序根据三个控制点算出主辅 图像旋转、平移和尺度差异，再用金字塔模板匹配方法进 行配准。
.
全自动匹配
不需要用户事先提供任何信息，单纯依据两幅图像自身的 信息进行匹配计算。由于主辅图像之间存在旋转、平移和 尺度差异，如何找到初始定位信息是其难点。
方法多种多样。包括直方图匹配、Hu不变矩、金字塔模
板匹配、小波Gabor 算子、基于空间变换的方法等。将在 后面特征点匹配部分讲述。
.
基于TIN的图像配准算法流程
提取主辅图像特征点 特征点匹配
特征点构三角网 建立仿射变换关系 辅图像小面元校正
.
特征类型
灰度特征点。Moravec算子、Forstner算子与Hannah算子。 角点。SUSAN算子, Harris算子，王算子，沈俊算子。 边缘特征（线型）。Canny算子, Marr算子。 纹理特征。灰度共生矩阵，小波Gabor算子。
图像匹配ppt课件

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• 原始影像作为金字塔影像的底层。
图像匹配
金字塔影像匹配的步骤
• 第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 • 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 • 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 • 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
• SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动一个小的圆形 模板以检测局部信息，并利用预先设定的亮度阈值比较模 板核及其周围像素的亮度值，亮度值相同或相近的为一个 USAN，最后通过面积最小的USAN 检测角点。
图像匹配
边缘特征提取
• “基于TIN的多源影像几何配准”没有使用边缘提取算子，所 以这里不介绍其算法。
模板匹配
• 模板匹配法是在一幅影像中选取一个的影像窗口作模板， 大小通常为5×5或7×7，然后通过相关函数的计算来找到它
在搜索图中的坐标位置。设模板T放在搜索图S上平移，模 板覆盖下的那块搜索图叫做子图Si,j，子图的中心点在S图中 的坐标(i,j)，叫参考点。
图像匹配
相似性测度
• 用以下测度来衡量T和Si,j的相似程度：
6( 20 0)2[3 (0 1)22( 21 0)32] 7 (32103)(3012)[(3012)2
41(130 1)2(21 0)3
3(2103)2](30312)(2103)
[3(3012)2(2103)2]
但实际上大部分文献都采用6个无量纲、消误差的组合不变矩 ：
图像匹配
局部不规律，整体具有一定规律性的特性。 ➢ 基本单元的重复性 ➢ 粗糙性 ➢ 方向性
图像匹配
提取纹理特征的方法
9.6图像匹配(数字图像处理,清华大学出版社).ppt

9.6图像匹配(数字图像处理,清华大学出版社).ppt

16
图像匹配
9.6.2 直方图匹配
式中：
riQ , 如果riQ 0或riD 0 Wi 1 , 如果riQ 0或riD 0
2013-12-27
图像匹配
17
9.6.2 直方图匹配
4. 中心矩法 对直方图来说，均值为0阶矩，更高阶的矩也可使用。设用
M ,M
i QR
i QG
2013-12-27 图像匹配 23
9.6.2 直方图匹配
6. 明可夫斯基距离法 若两幅图像Q和D的直方图分别为HQ和HK，则颜色直方图匹 配 的 计 算 方 法 可 以 利 用 度 量 空 间 的 明 可 夫 斯 基 1
d ( x, y ) (| i i | )
(λ=1, 也叫“街坊”（City Block）距
M
i 2 DR
) WG ( M
i 1
i QG
M
i 2 DG
i i ) WB ( M QB M DB ) i 1
式中，WR，WG，WB为加权系数。
2013-12-27 图像匹配
(9-34)
18
9.6.2 直方图匹配
前面4种方法中，后3种主要是从减少计算量的 角度对第1种方法进行简化， 但直方图相交法 还有另外一个问题。 当图像中的特征并不能取遍所有的可取值时， 统计直方图中会出现一些零值。这些零值的出 现会给直方图的相交带来影响，有可能导致利 用直方图相交法求出的匹配度并不能正确反映 两图间的颜色差别。
为
R ( x, y )
t ( j, k ) f ( x j, y k )
j 0 k 0
J 1
K 1

j 0
2013-12-27
图像匹配与识别PPT文档共55页

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•
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— 翰逊
图像匹配与识别
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
图像特征匹配PPT课件

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大规模图像数据集的特征匹配问题
计算复杂度
随着图像数据集规模的增大，特征提取和匹配的计算复杂度也随之 增加，影响匹配效率。
数据冗余
大规模图像数据集中存在大量相似或重复图像，导致特征匹配结果 冗余，降低匹配准确性。
噪声干扰
大规模图像数据集中可能包含大量噪声图像，对特征匹配结果造成干 扰，影响匹配性能。
图像特征匹配ppt课件
目录
• 引言 • 图像特征提取方法 • 特征匹配算法 • 图像特征匹配优化技术 • 图像特征匹配实验与分析 • 图像特征匹配的挑战与展望
01
引言
图像特征匹配的意义
提高图像识别精度
通过匹配图像中的特征点，可以更准确地识别和分类图像。
增强图像信息利用率
特征匹配可以提取出图像中的关键信息，提高信息利用率。
实时性要求高的场景中的特征匹配问题
快速特征提取
在实时性要求高的场景 中，需要快速提取图像 特征，以满足实时处理 的需求。
高效匹配算法
为了满足实时性要求， 需要研究高效的特征匹 配算法，提高匹配速度 。
硬件加速技术
利用硬件加速技术（如 GPU、FPGA等）提高 特征提取和匹配的速度 ，满足实时性要求。
图像特征匹配的研究现状
01
02
03
传统方法
如SIFT、SURF等算法在 特征提取和匹配方面取得 了一定成果。
深度学习方法
卷积神经网络（CNN）等 方法在图像特征匹配上取 得了显著进展。
面临挑战
如光照变化、遮挡、复杂 背景等问题仍待解决。
02
图像特征提取方法
基于颜色的特征提取
颜色直方图
《图像识别》PPT幻灯片PPT

《图像识别》PPT幻灯片PPT

– 矢量描述（定量描述）：x=(x1, x2,……, xn)T
• 结构（句法）模式识别
– 分析图像结构关系 – 串和数（结构描述，定性 ）
• 模糊模式识别方法 • 人工神经网络识别法 • 统计学习理论和支持向量机识别方法
数字图像处理
二、统计模式识别 （基于决策理论方法）
• 统计模式识别方法最终都要归结为分类的问题。 • 统计模式识别的过程
2. 特征选择
数字图像处理
• 良好的特征应具有的特点：
– 可区别性：不同类被的特征值具有明显差异。 – 可靠性：同类对象特征值比较接近。 – 独立性：各特征之间彼此不相关。 – 数量少：系统复杂度随特征个数（特征参量维数）
迅速增长。
• 从许多可能的特征中选择一些付诸于度量并呈 现给分类器的特征。
• 不断删去无用特征，组合有关联特征。 • 可以通过计算每类的特征值，进行分析选择。
1. 模式的概念
数字图像处理
• 模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过程 ，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划分到 各自的模式类中去的过程。
• 图像识别（模式识别、目标识别）：对物体的特征进 行比较、分析、判断，从而将它们分类或识别。
– 模式：对物体描绘（如特征）的组合。
存在于时间和空间中，可以区别它们是否相同
• 模式识别实际上包含了以下两个步骤：
– （1）特征提取和选择 – （2）决策分类
训练过程
信息 获取
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
数字图像处理
(1) 模式矢量

图像匹配与检索PPT学习教案


DST(x,y):模板与原图像对应区域的互相关；当模板t(j, k)和原图像中对应区域相匹配时取得最大值。
DT(x,y):模板的能量。
归一化互相关：将DS的影响因素引入到互相关DST
中：
J 1 K 1
t( j,k) f (x j, y k)
R(x, y) j0 k0 J 1 K 1 [ f (x j, y k)]2 j0 k0
1）针对图像边缘轮廓线进行的检
三种特征检索方法的比较
特 征
代表性方法
适合应用的图像 类型
颜 颜色直方图、颜色一致性矢量、 适 用 于 色 彩 丰 富
色 颜色相关图、颜色矩等
的图像，如风景
图像
纹 共生矩阵、Tamura纹理特征表达 适 用 于 物 体 和 背
理8页/共27页
2.1.2 颜色相似度匹配 -直方图相交法 -欧式距离 -中心矩法 -参考颜色表法（颜色集）
第19页/共27页
•中心矩法
颜色直方图的矩：图像中任何的颜色分布均可以用 它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中 在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩、二阶矩 和三阶矩就可以表达图像的颜色分布。
第21页/共27页
2.2 基于纹理的图像检索
2.2.1 纹理特征：是一种全局特征，它也描述了图 像或图像区域所对应景物的表面性质及结构。
第22页/共27页
2.2 基于纹理的图像检索
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的 优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
第23页/共27页
2.2 基于纹理的图像检索
模板 21/9 2/9 2/9 2/9 0 0 3/9 0 源图像 18/9 3/9 3/9 0 0 1/9 1/9 1/9

图像的识别与应用优秀PPT


（1）普通模板匹配算法
模板匹配的基本概念 ：模板就是一幅已知的具有标 准尺寸和标准内容的图像。模板匹配就是在一幅图像 中按一定算法搜寻目标，将目标的特征和已知模板比 较，从而确定目标是否存在以及存在目标所在的坐标 位置。 以8位灰度图像(1 个像素由1 个字节描述)为例 ，模板T( m*n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，如图所示 。搜索范围是MXN。通过比较模板T和Sij的相似性， 完成模板匹配过程。
xT
(mi
mj
)
1 2
(mi
mj
)T
(mi
m
j
)
0
8.4 基于模板匹配的图像识别
模板匹配（Template Matching）是图像识别 方法中最具代表性的基本方法之一，它是将从待 识别的图像或者图像区域S(i,j)中提取的若干特征 量逐个进行比较，计算它们之间规格化的相关性 系数，其中相关性系数最大的一个就表示其相似 程度最高，可以将图像归与相应的类。
mn
[S
i
,
j
(
x,
y)
S
i, m
j
]
[T
(
x,
y)
T
m]
x1 y1
mn
mn
(
[S
i,
j
( x,
y)
S
i, m
j
]2
)
(
[T (x, y) Tm ]2 )
பைடு நூலகம்x1 y1
x1 y1
按灰度匹配的计算量是很大的,一般将原始图像按 比例缩小，采用相对较小的模板来进行匹配。尽管模 板匹配有很多不足的地方，但目前仍然是一种较为可 靠的模式识别方法，在工业机器视觉中得到广泛应用 [].对常用焊接结构灰度图象可以通过二值化填充得到 由0和1组成的黑白图象，因此进行模板匹配可以相当 于比较待识别图象和模板为“1”的相同个数，比较相 同可以采用“点异或”的方式进行。如果模板与待识 别图象相同，则相关系数可用下式表达：
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2020/10/3
9
模式识别系统
➢ 1.信息获取部分（或模式采集） 为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，首
先利用各种输入设备将要识别对象的信息输入计算机。
通过测量、采样和量化，可以用矩阵或者向量来 表示待识别对象的信息。
这就是信息获取的过程。
2020/10/3
获取的信息，如： 二维图像：文字、指纹、地图、照片等 一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等 物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述
6
图像分析系统的组成
图像分析技术分类的三种基本范畴
预处理
问题 图像获取
低级处理
2020/10/3
分割
表示与描述
中级处理
知识库
识别 结果 与
解释
高级处理
7
图像分析技术
图像分析技术分类的三种基本范畴
低级处理：图像获取、预处理，不需要智能 中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能 高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降
11
模式识别系统
➢ 3.特征提取和选择 由于待识别对象的数据量可能是相当大的，
为了有效的实现分类识别，就要对原始数据进行 某种变换，得到最能反映分类本质的特征。这就 是特征提取和选择的过程。 特征提取实现由模式空间向特征空间的转变，成 功地压缩维数。
测量空间：原始数据组成的空间 特征空间：分类识别赖以进行的空间 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间
模式识别的目的:
对图像中的物体进行分类; 找出图像中有哪些物体。
2020/10/3
3
举例
在人们的日常生活和工作中，模式识别是普遍存在和经常进行的过 程。例如，医师为一个患者看病，首先要测量这个患者的体温和血压， 化验血沉，询问临床表现然后通过综合分析，抓住主要病症，最后医 师运用自己的知识，根据主要病症，为这个患者作出正确的诊断。上 述医师为患者诊断的过程就是模式识别的一个完整过程。
10
模式识别系统
2.预处理部分 预处理的目的就是去除噪声，加强有
用的信息，并对输入测量仪器或其他因素 所造成的退化现象进行复原。 对于数字图像来说，预处理就是应用 前面讲到的图像复原、增强和变换等技术 对图像进行处理，提高图像的视觉效果， 优化各种统计指标，为特征提取提供高质 量的图像。
2020/10/3
低难度，设计得更专用。
2020/10/3
8
模式识别系统的基本构成
信息
获取 或模 式采 集
数据预 处理
特征提 取
和选择
训练过程 分类器设计
分类决 策
输出结 果
模式识别步骤：
图像分割（物体分离）：检测出各个物体，并把它们的图像和其余 景物分离; 特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物体的一些重要特性进行 量化表示; 分类：确定每个物体应该归属的类别.
2020/10/3
4
模式
模式就是存在于时间和空间中，可以区别它 们是否相同或相似的可观察的事物。
模式所指的不是事物本身，而是从事物中获取的 信息。
模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式的直观特性:
可观察性 可区分性 相似性
2020/10/3
5
11.1.2 模式识别系统
模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过 程，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划 分到各自的模式类中去的过程。
13
模式识别系统
5.分类器的训练/学习 为了能使分类器有效地进行分类判决，还必须首先对分类
器进行训练，即分类器首先要进行学习。 研究机器的自动识别，对分类器进行训练，使它学会识别，
具有自动识别的能力，就尤为重要。 一个孩子认字尚需一个反复学习过程，何况一部机器要掌
握某种判决规则，学习过程更不可缺少。 这种过程往往要多次反复，不断地纠正错误，最后才能使
模式类是指模式所属的类别或同一类中模式的总体。 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚，物以群
分”
周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算 机来说却是非常困难的。
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机器自动诊断的错误率不超过给定的要求。 这种输人、修正，再输人、再修正，不断反复循环，直到
分类错误率不大于给定值为止，才完成一个完整的学习过 程。 学习又可分为两种，一叫做预分类的训练试验，即监督训 练，和未分类的训练试验，即无监督训练。
过程称为模式采集。患者的主要病症可以称为样本的特征。模式样本 诸测量值经过综合分析找出主要病症这个过程在模式识别技术中称为 特征提取和特征选择。医帅运用自己的知识作出诊断，在模式识别中 称为分类判决。医师的知识是判决的准则，或者称为判决规则。判决 结果把患者区分成某种疾病的患者，这就是把样本(患者)区分成相应 的类型(疾病)。
在模式识别技术中，经常使用的术语有样本、模式、特征和类型等。 医院里有许多患者，每个患者都是一个样本。请医生给出诊断的某一
个患者，就是来自许多患者中的单一样本。 患者的体温、血压等测量值，就是这个样本的诸测量值。样本诸测量
值的综合，在模式识中被称为模式。 具有某种模式的样本，有时称为模式样本。获得某个样本诸测量值的
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11.1模ttern recognition)作为一门 学科有其系统的理论基础和技术方法。
模式识别属于图像分析的范畴，它所得到的 结果是一幅有明确意义的数值或符号构成的 图像或图形文件，而不再是一幅具有随机分 布性质的图像 。
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模式识别系统
➢ 4.决策分类 决策分类就是利用特征空间中获得的
信息，对计算机进行训练，从而制定判别 标准，用某种方法把待识别对象归为某一 类别的过程。
–基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种 规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失 最小
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第11章 图像匹配与识别 （模式识别）
本章指导：
了解图像匹配与识别技术(模式识别)的 基本概念以及常用图像匹配与识别方法。
第11章 图像匹配与识别
11.1 模式与模式识别 11.2 基于匹配的识别技术 11.3 统计模式识别 11.4 句法模式识别 11.5 模糊模式识别方法 11.6 人工神经网络识别法 11.7 统计学习理论和支持向量机识别方法 11.8 小结