模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别与智能系统

（081104）

一、培养目标 培养热爱祖国，拥护中国共产党的领导，拥护社会主义制度，遵纪守法，品

德良好，具有服务国家、服务人民的社会责任感，掌握本学科坚实的基础理论和

系统的专业知识，具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作

能力的高层次学术型专门人才。

模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、

计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，

以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探

索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的

系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门

理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

本学科培养德智体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知

识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国

经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育

的高层次人才。学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立

开发研究工作的能力，注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济建设和交叉

学科中涌现出的新课题；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；较为熟练

地掌握一门外国语；具有健康的体格。

二、研究方向

（一）智能机器人系统

主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发，包括自主移动机器人、

特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。机器人的自主定位、导航、避障

与多机器人协调控制为主要研究方向。

（二）系统仿真技术与应用

主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、

分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理

论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。

（三）图像处理与计算机视觉

模式识别技术在医学图像处理中的应用

随着人工智能和数据处理技术的迅猛发展，模式识别技术在医学图像处理中的应用也越来越广泛。模式识别技术能够自动分析和识别医学图像中的不同结构和特征，从而提高医生的诊断准确性和效率。本文将介绍模式识别技术在医学图像处理中的应用现状和未来趋势。

一、什么是模式识别技术？

模式识别技术是指通过计算机程序学习识别模式和规律的方法。在医学图像处理中，模式识别技术可以通过学习和分析医学图像中的特征和结构，自动识别并分类不同类型的组织和病变。模式识别技术主要包括分类、聚类、降维等算法，可以根据不同领域和应用，选择适合的算法和模型进行医学图像分析。

二、模式识别技术在医学图像处理中的应用现状

1. 肿瘤诊断

肿瘤的早期诊断对患者的治疗和康复至关重要。传统的肿瘤诊断主要依靠医生根据医学图像进行判断，但是由于肿瘤形态和位置的复杂性，诊断难度较大。近年来，利用模式识别技术对医学图像进行分析和诊断的方法得到了广泛的应用。例如，可以通过模式识别技术自动检测和诊断乳腺癌、肺癌等，从而提高准确性和效率。

2. 心脏病诊断

心脏病在现代社会中呈现出愈发严重的趋势。心脏病的复杂性和多样性是诊断和治疗的主要挑战之一。而通过模式识别技术对心脏病医学图像的分析和诊断，可以帮助医生准确地评估心脏病的类型和严重程度。例如，可以利用模式识别技术对心脏病的心血管系统进行分析和诊断，从而判断病情的积极和消极情况。

3. 脑部疾病诊断

脑部疾病的复杂性和多样性常常使诊断变得十分困难，而这是一件非常危险的事情，因为不能及时发现的病情可能会造成严重的后果。现代医学技术和模式识别技术的结合可以帮助医生从医学图像中读取和分析脑部疾病的结构和特征。例如，可以利用模式识别技术对脑卒中、脑白质病、脑瘤等进行诊断和分类，从而及时发现疾病并选择正确的治疗方案。

三、模式识别技术在医学图像处理中的未来趋势

随着科技的不断进步和千禧一代的崛起，人工智能、大数据、云计算等新技术为医学图像处理的发展带来了更多的机会和挑战。未来模式识别技术在医学图像处理中的应用将更加普遍且深入，如下：

模式识别在门禁系统中的应用现状

摘要:人脸识别技术作为模式识别技术之一,在现代自动智能门禁控制系统中应用广泛。本文主要介绍了人脸识别技术的发展现状,主要原理和技术特征,并搭建了一套基于ARM处理器的人脸识别平台设备。

关键词:人脸识别 模式识别 门禁系统

随着现代科学技术的发展,模式识别技术在门禁安防系统中的应用越来越广阔。在门禁安防系统中,模式识别(即计算机图像辨识与处理技术)主要应用有人脸识别,指纹识别,车辆牌照识别等方面。本文重点介绍人脸识别在现代门禁安防系统中的应用。

人脸识别是指利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。人脸作为人类最重要的表达器官,可以向我们提供重要的信息,如性别、种族、情绪、年龄和性格等等,因此人脸识别技术也就必然成为人机交互的重要手段。

在现代科学中,人脸识别的研究已经成为众多学科中的热点问题,计算机技术的发展为人脸识别技术的研究提供了高效的工具。使用计算机模拟人类大脑的认知过程和相关算法使得人脸识别技术才得以飞速发展,并产生了一系列卓著的成果,在社会各个方面得到了广泛应用,如银行和军事重地的自动门禁系统和监视系统、用于公共安全的嫌疑人识别系统、以及电子商务的网络在线验证、计算机安全防护以及三维动画技术等等。

1 人脸识别在门禁系统应用的基本原理

作为生物特征识别技术的一个分支,人脸识别技术在智能门禁系统中,有着重要的应用。通过人脸识别系统的验证,可以判断用户是否是可以进入,大大增加重要场所的安全性。以2008年北京奥运会入场时采用的人脸识别系统为例。该系统事先获取入场券持有者的人脸照片,并提取人脸特征,然后将这些特征输入数据库。在入场券持有人进入现场时,摄像头会对入场券持有者进行人脸图像采集,并与数据库中的数据进行对比,从而实现人脸身份识别。以保证场馆的安全。

人脸识别属于生物认证方式。人脸识别的优势在于其自然性和不被检测个体察觉的特点,这是其他认证方法所无法比拟的。目前一个完整的人脸识别系统大体应该包括以下3个部分。

模式识别综述

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。

1统计模式识别的原理与方法简介法

1.1 模式识别

什么是模式和模式识别？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)[1]。而“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。

模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，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、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；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。

一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息，对计算机进行训练，从而制定判别标准，以期对待识模式进行分类。

有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法〖1〗。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。