模式识别演示几何分类法

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：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时偶尔空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或者现象的分析,描述,判断,识别。

模式识别的应用领域： (1)字符识别； (2) 医疗诊断； (3)遥感； (4)指纹识别 脸形识别； (5)检测污染分析，大气，水源，环境监测； (6)自动检测； (7 )语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； (8)军事应用。

(1) 信息的获取：是通过传感器，将光或者声音等信息转化为电信息；(2) 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理； (3) 特征抽取和选择： 在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征； (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。

把这些判决规则建成标准库； (5) 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。

(1)模式(样本)表示方法： (a )向量表示； (b )矩阵表示； (c )几何表示； (4)基元(链 码)表示； (2)模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才干很好地分类；如果不满足紧 致集，就要采取变换的方法,满足紧致集(3)相似与分类； (a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求：① 应为非负值② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的单调函数 (b) 用各种距离表示相似性(4)特征的生成:特征包括： (a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化； (b)方差标准化二维情况： (a )判别函数： g(x) = w x + w x + w ( w 为参数， x , x 为坐标向量)1 12 23 1 2(b )判别边界： g(x)=0;(c )判别规则： (> 0, Xg i(x) =〈< 0, X1 n 维情况： (a )判别函数： g(x) = w 1x 1 + w2 x 2 + ...... + w n x n + w n +1也可表示为： g(x) = W T XW = (w , w ,..., w , w )T 为增值权向量，1 2 n n +1X ＝(x , x ,..., x ，x +1)T 为增值模式向量。

第二章统计模式识别(一)(几何分类法)目录统计分类的基本思想模板匹配法及其数学描述模式的相似性度量及距离分类法几何分类法(线性可分时)几何分类法(线性不可分时)小结1.模式与模式识别––统计分类的基本思想b公设一：可描述性存在一个有代表性的样本集可供使用，以便获得一个问题范围。

公设二：可分性一个“简单”模式，具有表征其类别的类属性特征。

{(),,()}i kf fω=⊂ΩLX X公设三：备注：公设三中的特征是模式分类和识别统计分类的基本思想d公设四：特征独立性一个“复杂”模式具有简单的组成部分，它们之间存在确定的关系。

模式被分解成这些组成部分，且它们有一个确定的而不是任意的结构。

公设五：模式相似性如果两个模式的特征或其简单的组成部分仅有微小差别，则称两个模式是相似的。

–1–8讲义：模式识别导论第二章：统计模式识别（一）统计分类的基本思想g线性判别分类的基本方法–将样本的各类特征向量定位于特征空间后设法找出分界线(n=2时)或分界面(n>2时)。

–把特征空间分割成若干区域，每个区域对应于一个类别–对于一个未知类别的模式落在那个区域，就被分到那个类别中。

注意：12(,,,)T n X x x x =L 特征维数增加，分类的复杂度提高；样本的类别增多，分类的复杂度也提高。

目录2. 模板匹配法及其数学描述模板匹配法(Template Matching)是一种最原始、最基本的方法，它是一种统计识别的方法。

如果模板与样品上的绝大多数单元相匹配，则称“匹配的好”，反之称“匹配不好”，并取匹配最好的作为识别结果。

模板匹配的几种形式光学模板匹配：电子模板匹配(模拟灰度)：电子模板匹配(数字灰度)：参考书上的内容模板匹配的实现以文字识别为例，将每一个字建立一个模板P ，对一未知模式X ，逐个与模板匹配求出最小距离，然后进行识别即可，详细过程如下：1x 2x模板匹配的实现(续)1. 计算：K 为字符库中的字数。

有哪些方法可以用来找出事物之间的相似之处？一、比较法比较法是最直观且常用的方法之一。

通过将两个或多个事物进行对比，从中寻找相似之处。

比较法可以用于任何领域，如科学、艺术、历史等。

在科学研究中，科学家们经常通过比较实验组和对照组的数据，来发现事物之间的相似特征。

在艺术领域，我们可以通过比较不同艺术家的作品风格、主题和技巧，来发现它们之间的相似之处。

二、分类法分类法是一种将事物按照一定的标准进行分类的方法。

通过将事物进行分类，我们可以发现某些分类下事物之间存在着相似的特征。

例如，生物学家将动物按照是否有脊椎进行分类，从而发现了脊椎动物所具有的相似特征。

在社会科学研究中，人们也常常使用分类法来研究不同群体的相似之处。

通过对不同国家的政治体制、经济发展水平进行分类，可以发现它们之间的相似性和差异性。

三、模式识别法模式识别法是一种通过寻找事物之间的模式和规律来找出它们之间相似之处的方法。

这种方法常常应用于人工智能领域。

通过对大量的数据进行分析和挖掘，计算机可以找出事物之间的隐含模式和规律，从而发现它们的相似特征。

例如，在人脸识别技术中，计算机可以通过识别人脸的轮廓、眼睛和嘴巴等特征，来判断两个人脸是否相似。

四、统计方法统计方法是一种通过统计和分析数据来发现事物之间的相似性的方法。

通过收集和整理大量的数据，我们可以使用统计方法来计算各种变量之间的相关性和相似性。

例如，在医学研究中，科学家们可以通过统计方法来分析不同治疗方法对疾病病情的影响，从而找出最有效的治疗方法。

通过统计方法，我们可以得出具有统计意义的结论，从而找出事物之间隐藏的相似之处。

五、模型建立法模型建立法是一种通过构建模型来探索事物之间相似之处的方法。

通过将事物抽象为数学模型或者计算机模型，我们可以研究和预测事物之间的相似性。

例如，在气象学领域，科学家们通过建立天气模型，来预测和研究不同地区的气候变化，从而发现相似之处。

模型建立法可以帮助我们理解事物之间的关系，并进行进一步的预测和探索。

人工智能的模式识别和模式分类方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、扩展和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。

模式识别和模式分类是人工智能的重要领域之一，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等众多应用领域发挥着重要作用。

本文将探讨人工智能中模式识别和模式分类的方法及其应用。

一、模式识别与模式分类的定义模式识别（Pattern Recognition）是指通过对对象的观察、测量，选择关键特征并建模，最后根据模型的规则决策、分类对象的过程。

模式分类（Pattern Classification）是指将对象按照事先定义好的类别进行归类的过程。

模式识别是模式分类的前置步骤，而模式分类是模式识别的结果。

二、模式识别的方法1.特征提取特征提取是模式识别的重要一步，通过选取合适的特征来描述模式的内在属性。

特征提取常用的方法有：几何特征（如位置、形状、大小）提取、颜色直方图提取、纹理特征提取等。

特征提取的目的是使不同的模式在特征空间中有明显的区分度，便于进一步分类。

2.特征选择特征选择是在众多特征中选取最有用的特征进行分类，以减少计算量和提高分类精度。

常见的特征选择方法有：信息增益、方差选择、互信息等。

特征选择的关键是在保证模式信息丢失最小的情况下，尽可能地选取更少的特征。

3.分类器设计分类器设计是模式识别的核心部分，决定了模式识别的整体性能。

目前常见的分类器有：几何分类器（如K近邻分类器）、统计分类器（如朴素贝叶斯分类器）、神经网络分类器、支持向量机等。

不同的分类器适应不同的应用场景，需要根据具体情况选取。

三、模式分类的方法1.监督学习监督学习是指通过已标记的训练数据建立模型，然后使用这个模型对未知数据进行分类。

常用的监督学习方法有：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

监督学习方法需要较多的标记数据，但其分类效果较好。

2.无监督学习无监督学习是指通过未标记的训练数据发现模式，并将数据进行聚类。

武汉大学资源与环境科学学院刘吉平：ljpzwhu@ 第六章图像分类第一节模式识别与图像分类6.1.1 概述1.模式与模式识别图像分类是模式识别技术在图像分析中的应用。

模式识别是研究人的识别能力的数学技术机理的科学。

模式：是客观实体(也可以是抽象的虚体)固有的属性集合。

可以用数学的方法描述：中x i 是的i 个属性值。

[]12,,,Tm X x x x ="武汉大学资源与环境科学学院刘吉平：ljpzwhu@模式识别：根据客体的属性信息实现对客体的认知，如分类。

即对给定的模式X 和类别集ω，判断：如何判断X 属于ω中的某个类别(或者说如何将模式集X 映射到类别集ω)，有许具体的方法。

大致地，基于分类方法的不同，模式识别可以分为统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别和人工智能模式识别。

这种划分是相对的。

模式识别已经容纳并将继续容纳信息分析中的各种新理论、新技术，神经网络技术、遗传计算、专家系统等等就是例子。

在后面将介绍两种统计模式识别(分类)的方法。

,1,2,,.k X k l ω∈="武汉大学资源与环境科学学院刘吉平：ljpzwhu@2.图像分类的一般过程1）图像目标(模式)的描述：建立用以描述图像目标的特征集，即第五章中的图像目标的描述。

完整的内容包括特征选择、特征变换、特征提取。

2)分类准则的选择(相似性、距离、概率)。

3)分类方法的选择：在确定的图像特征和确定的准则下，选择用一定的方法、算法(如K-mean 法、ML 法等)将图像目标一一判入类别集中的相应类别。

武汉大学资源与环境科学学院刘吉平：ljpzwhu@6.1.2 图像目标的特征获取1.特征选择图像特征包括点特征(灰度、颜色)、局部特征(纹理)、形态特征(大小、形状)、上下文特征(相关布局)。

对特征的选择，一般需要针对具体的目标和所采用的方法而定。

对统计分类来说，通常使用最多的是图像的点特征(对遥感图像来说即光谱辐射值，或DNs)和局部特征。

人工智能技术期末复习纲要一、填空（20分）+判断(10分)1、人工智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算人工智能, 它是模拟（群智能）的人工智能。

计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。

3、（判断）人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。

5、（判断）符号智能采用搜索方法进行问题求解，一般是在（问题空间）搜索；计算智能也采用搜索方法进行问题求解，一般是在（解空间）搜索。

6、（填空）表示、运算和搜索是人工智能的三个最基本、最核心的技术。

7、PROLOG语言只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。

8、（填空）PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程9、（填空）一个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序一般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（目标段）和（子句段）等六个部分。

10、（填空）按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两大类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两大类。

或图通常称为（状态图）。

11、（填空）用计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的方式：（树式搜索）和（线式搜索）。

12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索又可分为（广度优先）和（深度优先）两种类型。

13、（填空）与或图搜索也分为（盲目搜索）和（启发式搜索）两大类。

前者又分为穷举搜索和盲目碰撞搜索。

14、（填空）遗传算法中有三种关于染色体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。

15、（判断、填空）遗传算法是一种随机搜索算法，遗传算法又是一种优化搜索算法。

16、（填空、判断）基于谓词逻辑的机器推理也称（自动推理）。

全科医生最常用的诊断思维方法全科医生是基层医疗的核心力量，他们负责初步的疾病诊断和处理，所以具备良好的诊断思维方法非常重要。

以下是全科医生最常用的诊断思维方法。

1.模式识别法：全科医生经过长期医疗实践，对常见疾病的典型表现有一定的经验积累。

他们可以利用专业知识和经验快速识别出一些疾病的特征，然后进一步考虑相关的诊断和治疗。

2.问题导向法：全科医生在面对患者时，根据患者描述的病情和症状，提出问题并逐步排除或确认可能的疾病。

他们将患者的病史、体格检查、实验室检查和影像学检查结果作为线索，有条理地进行细致的分析和判断。

3.差异诊断法：全科医生会将可能的诊断列出来，并逐一进行比较和分析，以确定最有可能的疾病。

他们会评估每种可能性的概率和临床相关性，然后根据患者的病史和实验室检查结果进行排除或确认。

4.分类法：全科医生会根据疾病的分类和特征，将相关的疾病归纳到特定的类别中。

这样可以提高对特定疾病的诊断准确性，同时也方便给予适当的治疗和管理。

5.体系化方法：全科医生会采用一种系统的方法，将病史、体格检查、实验室检查和影像学检查有机地结合起来，进行全面和综合的诊断。

这种体系化的方法可以帮助医生准确诊断疾病，并及时给予治疗。

6.经验案例法：全科医生经过长期的医疗实践，积累了大量的临床经验案例。

当面临疑难疾病时，医生可以回顾类似案例的经验和处理方法，借鉴以往的成功经验。

7.多学科协作法：全科医生在诊断过程中会充分利用多学科协作的优势。

他们会与其他医生和专业人士进行交流和讨论，互相协助，共同制定诊断和治疗方案。

总之，全科医生在面对患者时会综合运用不同的诊断思维方法，以提高诊断疾病的准确性和有效性。

他们会结合临床经验、专业知识和科学研究，采用灵活和系统的思维，为患者提供优质的医疗服务。

第2章 判别函数及几何分类法习题解答3.1 在一个10类的模式识别问题中，有三类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。

问该模式识别问题所需判别函数的最少数目为多少？ 答：满足多类情况1的3类问题，需要3个判别函数， 满足多类情况2的7类问题，需要212)17(7=-个判别函数， 3+21=24即共需24个判别函数。

3.2 一个三类问题，其判别函数为()42211-+=x x d X ， ()44212+-=x x d X ， ()313+-=x d X（1） 设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出判别界面及每一模式类别的区域。

（2） 设为多类情况2，并使()()X X 112d d =，()()X X 213d d =，()()X X 323d d =，绘出判别界面及每一模式类别的区域。

（3） 设()X 1d ，()X 2d 和()X 3d 是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面及每一模式类别的区域。

解：（1）多类情况1时的判别界面及每一模式类别的区域如解图3.1所示。

（2）多类情况2时的判别界面及每一模式类别的区域如解图3.2所示。

（3）多类情况3：三个判别界面方程为：086)44()42()()(2212121=-=+---+=-x x x x x d d X X ，即0432=-x 0722)3()42()()(2112131=-+=+---+=-x x x x x d d X X 0142)3()44()()(2112132=+-=+--+-=-x x x x x d d X X满足0)()(21>-X d X d 且0)()(31>-X d X d 的区域属于1ω类分布区域。

满足0)()(12>-X d X d 且0)()(32>-X d X d 的区域属于2ω类分布区域。

满足0)()(13>-X d X d 且0)()(23>-X d X d 的区域属于3ω类分布区域。

图像识别方法模式识别的主要方法有统计决策方法、结构模式识别方法、模糊模式识别方法、人工神经网络模式识别和支持向量机。

1统计决策识别方法统计决策法以概率论和数理统计为基础，以决策函数为理论，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的。

基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征矢量。

不同的特征向量，或者说不同类别的对象，都对应于此空间中的一点。

在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征对象的目的。

统计识别中应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。

1.1贝叶斯决策方法1.2 几何分类法（判别函数法）（1）线性可分的几何分类法（2）非线性可分的几何分类法1.3监督参数统计法（1）KNN及其衍生法（2）Fisher判别分析法1.4 非监督参数统计法（1）基于概率密度函数估计的直接方法（2）基于样本空间相似度量的间接聚类方法1.5聚类分析法对于位置类别的样本或变量，依据相应的定义把样本分为若干类，分类过程是一个逐步减少类别的过程，在每一个聚类层次，必须满足“类内差异小，类间差异大”的原则，直至归为一类。

通过聚类分析，可根据已知的数据，计算各个观察个体或变量之间亲疏关系的统计量（距离或者相关系数）。

根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。

评价聚类效果的指标一般是方差，距离小的样品所组成的类方差较小。

2 结构模式识别结构模式识别是对统计识别方法的补充，用模式的基本组成元素（基元）及其相互间的结构关系对模式进行描述和识别的方法。

对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。

当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。

因此，结构模式识别也常称为句法模式识别。