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第7章 图像识别

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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课件

《图像识别》PPT课件

（2）模式(pattern) A、事物所具有的时间或空间分布信息。（狭义） B、描绘子的组合。（更狭义）
精选ppt
5
一维信息：例如声音信号，腾格尔的歌声。 二维信息：例如图像信号，数字照相机拍摄的照片。 三维信息：CT重建图像。 多维信息：
精选ppt
6
（3）模式类(pattern class) 一个拥有某些共同特性的模式族。
j0 k0
j0 k0
精选ppt
19
3 基于误差平方和的模板匹配
J 1K 1
D (x,y) [f(xj,yk)t(j,k)2]
j 0k 0
4、特征模板匹配 5、 特征匹配
1
mj N xj xj
j 1,2,,W
Dj(x) xmj
j 1,2,,W
精选ppt
20
精选ppt
21
7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论
-------分类器设计 （4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误
率是多少？ -------分类器评价
精选ppt
14
模式
传感器 特征产生 特征选择
设计流程
分类器设计
分类器评价
精选ppt
15
4 模式识别方法的分类
（1）监督与非监督模式识别 A、监督模式识别
利用先验知识和训练样本来设计分类器。
B、非监督模式识别
第7章 图像识别
精选ppt
1
利用神经网络识别 实现图像分割
精选ppt
2
第7章 图像识别
7.1 概论 7.2 图像匹配 7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论 7.4 线性判别函数 7.5 人工神经网络
精选ppt
3

第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件

第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
➢采用距离衡量相似度 时，距离越小相似度 越大。 ➢采用相关系数衡量相 似度时，相关程度越 大，相似度越大。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
35
三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。

《深度学习之图像识别 核心技术与案例实战》读书笔记思维导图

《深度学习之图像识别 核心技术与案例实战》读书笔记思维导图
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《深度学习之图像 识别 核心技术与案
例实战》
思维导图PPT模板
本书关键字分析思维导图
第章
目标
数据
内容
微信
领域
神经网络
深度
模型
基础 书
程序ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像
读者
获取
案例
开发
学习
方法
目录
01 第1章 神经网络基础
02
第2章 深度学习优化 基础
03
第3章 深度学习中的 数据
04 第4章 图像分类
6.3 实战FasterR-CNN目标...
第7章 数据与模型可视化
7.2 模型可视化
7.1 数据可视化
7.3 可视化案例
第8章 模型压缩
8.1 模型压缩 方法
8.2 模型压缩 实战
第9章 损失函数
9.2 回归任务损失
9.1 分类任务损失
9.3 常见图像任务 与loss使用
第10章 模型部署与上线
第4章 图像分类
4.2 移动端实时表 情分类实战
4.1 图像分类基础
4.3 细粒度图像分 类实战
第5章 图像分割
5.1 传统图像分割 方法
5.2 深度学习图像 分割
5.3 移动端实时图 像分割项目
5.4 一个实时肖像 换背景项目
第6章 目标检测
6.2 深度学习目标 检测方法
6.1 目标检测基础
10.2 微信小程序 服务端开发
10.1 微信小程序 前端开发
10.3 Caffe环境配 置
读书笔记
谢谢观看
第1章 神经网络基础
1.1 神经网络 的生物基础与

图像识别入门指南

图像识别入门指南

图像识别入门指南随着人工智能的飞速发展，图像识别作为一项重要的技术领域，变得越来越受到关注。

无论是在医疗、安防还是智能驾驶等领域，图像识别都发挥着重要作用。

本文将为大家介绍图像识别的基本概念、方法和应用，帮助读者踏入这个引人入胜的领域。

一、概述图像识别是指通过计算机算法对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的特定目标或信息。

它是从计算机视觉领域发展而来，利用模式识别、机器学习等技术手段，实现了计算机对图片、视频等多媒体信息的自动分析与解释。

二、基本方法1. 特征提取特征提取是图像识别的第一步，它将图像中的重要信息转化为计算机可以理解的数据形式。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、边缘特征等。

通过选择适当的特征提取方法，可以使得图像的特征更加明显，为后续的识别操作提供更好的基础。

2. 分类器分类器是图像识别的核心，它是根据图像的特征来判断图像所属类别的模型或算法。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

其中，CNN是目前最为流行的分类器之一，它能够通过学习大量图像数据自动提取特征，并进行准确的分类。

3. 目标检测目标检测是图像识别的一个重要应用领域，它主要是在图像中寻找和定位特定目标。

常用的目标检测方法有滑动窗口法、区域建议法等。

通过目标检测技术，可以实现对图像中多个目标的同时检测和识别，提高系统的准确性和效率。

三、应用领域1. 医疗影像分析图像识别在医疗领域的应用越来越广泛，如肿瘤检测、病理分析等。

通过对医疗影像进行图像识别，可以帮助医生发现潜在的疾病和异常情况，提高疾病的早期诊断和治疗效果。

2. 智能安防图像识别在智能安防系统中发挥着重要作用。

通过对视频监控图像的分析和识别，可以实现对异常行为的实时监控和预警。

同时，还可以对重要区域进行智能识别，方便安防人员的管理和布防。

3. 自动驾驶自动驾驶技术是目前的热门研究领域之一，而图像识别在其中扮演着至关重要的角色。

通过对实时采集的图像进行识别和分析，可以实现对周围环境的感知和判断，提高自动驾驶系统的安全性和准确性。

《图像识别》课件

《图像识别》课件

应用领域
包括人脸识别、车牌识别、 街景识别、医学影像处理、 军与象素处理
通过摄像机等设备采集图像，并 对图像进行预处理，如调整亮度、 对比度等。
空间域滤波与频率域滤波 技术
通过滤波器对图像进行去噪和增 强等处理。
边缘检测与特征提取技术
通过卷积核等手段提取图像特征， 如边缘、纹理、颜色等，作为分 类的依据。
学有所用
将图像识别技术应用到实际生 产和生活中，提高工作效率和 生活品质。
未来充满机遇
图像识别技术将继续发展和突 破，为未来的科技发展带来更 多可能。
图像识别的挑战和未来
1.
多模态数据融合
2.
对抗性攻击与防御
3.
图像识别的发展趋势
如何将图像、文本、语音等多 种数据进行融合，实现更准确 的图像识别。
如何避免恶意攻击对图像识别 造成的影响，提高识别的安全 性。
越来越多的行业开始应用图像 识别技术，未来发展潜力巨大。
结语
实战演练
通过实际项目案例，掌握图像 识别应用的基本方法和技巧。
机器学习与图像识别
1 机器学习算法概述
包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等算法，用于对图像特征进行分类和 识别。
2 监督学习与无监督学习
监督学习利用已标注的数据进行训练，无监督学习则是利用未标注的数据进行训练。
3 特征选择和分类器构建
特征选择需要寻找最具判别性的特征，分类器构建则需要根据具体应用场景选择最优的 算法。
《图像识别》PPT课件
本课程旨在介绍图像识别的概念、原理和应用领域，并探讨机器学习和深度 学习在图像识别中的应用。
概述
定义和意义
图像识别是通过计算机模拟 人类视觉过程，识别图像中 的信息，从而实现自动识别 和分类的技术。

人工智能行业图像识别技术方案

人工智能行业图像识别技术方案第一章绪论 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 技术发展趋势 (2)第二章图像识别基础理论 (3)2.1 图像识别基本概念 (3)2.2 图像预处理方法 (3)2.3 特征提取技术 (4)第三章卷积神经网络（CNN） (4)3.1 CNN基本原理 (4)3.2 CNN结构设计 (5)3.3 CNN训练与优化 (5)第四章深度学习框架与工具 (6)4.1 TensorFlow (6)4.2 PyTorch (6)4.3 Keras (6)第五章数据增强与数据集 (7)5.1 数据增强方法 (7)5.2 数据集构建与处理 (7)5.3 数据集评估与优化 (8)第六章图像识别算法与应用 (8)6.1 目标检测算法 (8)6.1.1 基于传统图像处理的目标检测算法 (8)6.1.2 基于深度学习的目标检测算法 (9)6.2 人脸识别算法 (9)6.2.1 人脸检测 (9)6.2.2 特征提取 (9)6.2.3 特征匹配 (9)6.3 图像分割算法 (9)6.3.1 阈值分割 (10)6.3.2 区域生长 (10)6.3.3 水平集方法 (10)6.3.4 基于深度学习的图像分割 (10)第七章实时图像识别技术 (10)7.1 实时图像处理方法 (10)7.2 实时识别系统设计 (11)7.3 实时识别功能优化 (11)第八章硬件加速与边缘计算 (12)8.1 GPU加速 (12)8.1.1 概述 (12)8.1.2 GPU加速原理 (12)8.1.3 GPU加速在图像识别中的应用 (12)8.2 FPGA加速 (12)8.2.1 概述 (12)8.2.2 FPGA加速原理 (13)8.2.3 FPGA加速在图像识别中的应用 (13)8.3 边缘计算应用 (13)8.3.1 概述 (13)8.3.2 边缘计算在图像识别中的应用 (13)第九章安全与隐私保护 (14)9.1 数据加密与安全存储 (14)9.2 隐私保护技术 (14)9.3 安全认证与授权 (15)第十章发展展望与挑战 (15)10.1 技术发展展望 (15)10.2 行业应用挑战 (16)10.3 未来发展趋势 (16)第一章绪论1.1 技术背景信息技术的飞速发展，人工智能（）已逐渐成为引领未来科技发展的重要驱动力。

图像识别方法及图像识别模型的训练方法

图像识别方法及图像识别模型的训练方法在当今数字化的时代，图像识别技术已经成为了一项至关重要的技术。

它在众多领域都有着广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业检测等等。

那么，图像识别到底是如何实现的呢？这就涉及到图像识别方法以及图像识别模型的训练方法。

首先，我们来了解一下图像识别的基本方法。

图像识别的核心思想是从图像中提取出有价值的特征，并利用这些特征来对图像进行分类或识别。

一种常见的方法是基于传统的图像处理技术。

这包括对图像进行灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作，以提取图像的基本形状、纹理等特征。

例如，通过边缘检测算法，可以找出图像中物体的轮廓；通过纹理分析，可以判断图像中的材质。

另一种重要的方法是基于深度学习的技术。

深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别中取得了巨大的成功。

CNN 能够自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示。

它通过一系列的卷积层、池化层和全连接层来对图像进行处理。

卷积层用于提取局部特征，池化层用于降低特征维度，全连接层则用于最终的分类或识别。

在实际应用中，还会结合多种方法来提高图像识别的效果。

比如，先使用传统的图像处理方法对图像进行预处理，去除噪声、增强对比度等，然后再将处理后的图像输入到深度学习模型中进行识别。

接下来，我们探讨一下图像识别模型的训练方法。

数据准备是训练图像识别模型的第一步。

需要收集大量的图像数据，并对这些数据进行标注，即标记出图像中的目标类别。

数据的质量和数量对模型的训练效果有着至关重要的影响。

为了增加数据的多样性，可以对原始数据进行数据增强操作，如翻转、旋转、缩放、裁剪等。

选择合适的模型架构是关键的一步。

对于图像识别任务，常见的模型架构如 VGG、ResNet、Inception 等都表现出色。

这些架构在不同的应用场景中可能会有不同的效果，需要根据具体问题进行选择和调整。

在训练过程中，需要设置合适的超参数，如学习率、迭代次数、正则化参数等。

16第7课+图像识别技术(精品课件)八年级信息科技下册(浙教版2023)

图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。每 个图像都有独有的特征。人们在图像识别时,视线往往集中在图像的主要特征上。类似地，图像识别技 术通过提取图像的主要特征，排除多余的信息来识别图像。
号牌号码识别
图7-1 图像识别应用场景
安防监控：对监 控区域内的异常 情况进行实时监 控和报警
卷积神经网络图像识别过程示意图
4.分类并识别 分类并识别指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模 型中，用提取的特征与模型中数据进行匹配，从而得到相应的结论。
图像识别的实践
05
人工智能开放平台一般提供若干类别的图像模型，借助这些平台，可以实现不同类别图像的识别。 以人工智能开放平台开发工具包为例，识别动物的图片过程如图7-7所示。
01
辅助诊断：帮助医 生诊断疾病，提高 诊断准确性
02
病灶识别：识别医 学影像中的病灶， 辅助医生诊断
03
病理分析：对病理 切片进行分析，辅 助医生诊断
04
药物研发：辅助药 物研发，提高药物 研发效率
图像识别的过程
04
图像识别过程
图像识别的过程可以分以下几步:图像信息的获取、预处理、特征抽取、选择分类器并识别出图 像（如图7-2)。
图像识别技术广 泛应用于各种领 域，如安防、医 疗、交通、教育 等。
图像识别技术可 以提高工作效率， 降低人工成本， 提高自动化程度。
01
02
03
04
图像识别技术的应用领域
01
安防监控：人脸识别、车辆识别 等
医疗诊断：辅助医生诊断疾病
02
03
交通管理：交通标志识别、无人 驾驶等

基于AI技术的图像识别与处理应用指南

基于技术的图像识别与处理应用指南第1章图像识别与处理基础 (4)1.1 图像识别概述 (4)1.1.1 图像识别的基本流程 (4)1.1.2 图像识别的主要方法 (4)1.2 图像处理基本概念 (4)1.2.1 图像处理的基本操作 (4)1.2.2 常用图像处理算法 (5)1.3 技术在图像识别与处理中的应用 (5)1.3.1 深度学习模型在图像识别中的应用 (5)1.3.2 技术在图像处理中的应用 (5)第2章图像预处理技术 (5)2.1 图像增强 (5)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 伽马校正 (6)2.1.3 自适应直方图均衡化 (6)2.2 图像滤波 (6)2.2.1 均值滤波 (6)2.2.2 中值滤波 (6)2.2.3 高斯滤波 (6)2.2.4 双边滤波 (6)2.3 边缘检测与轮廓提取 (6)2.3.1 边缘检测 (7)2.3.2 轮廓提取 (7)2.3.3 Canny边缘检测 (7)第3章特征提取与匹配 (7)3.1 传统特征提取算法 (7)3.1.1 SIFT算法 (7)3.1.2 SURF算法 (7)3.1.3 ORB算法 (7)3.2 深度学习特征提取方法 (7)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 迁移学习 (8)3.2.3 对抗网络（GAN） (8)3.3 特征匹配技术 (8)3.3.1 暴力匹配 (8)3.3.2 最近邻匹配 (8)3.3.3FLANN匹配器 (8)3.3.4 RANSAC匹配 (8)第4章深度学习基础 (8)4.1 卷积神经网络（CNN） (8)4.1.1 卷积神经网络简介 (8)4.1.3 池化层 (9)4.1.4 全连接层 (9)4.1.5 常见卷积神经网络结构 (9)4.2 深度信念网络（DBN） (9)4.2.1 深度信念网络简介 (9)4.2.2 稀疏自编码器 (9)4.2.3 限制玻尔兹曼机 (9)4.2.4 DBN的训练方法 (9)4.3 循环神经网络（RNN） (9)4.3.1 循环神经网络简介 (9)4.3.2 RNN的基本结构 (10)4.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (10)4.3.4 门控循环单元（GRU） (10)第5章目标检测技术 (10)5.1 传统目标检测方法 (10)5.1.1 基于特征匹配的目标检测 (10)5.1.2 基于模板匹配的目标检测 (10)5.1.3 基于机器学习的目标检测 (10)5.2 基于深度学习的目标检测算法 (10)5.2.1 RCNN系列算法 (10)5.2.2 单次多框检测器（SSD） (11)5.2.3 YOLO系列算法 (11)5.2.4 RetinaNet (11)5.3 目标跟踪技术 (11)5.3.1 基于相关滤波的目标跟踪 (11)5.3.2 基于深度学习的目标跟踪 (11)5.3.3 基于优化方法的目标跟踪 (11)第6章语义分割与实例分割 (11)6.1 语义分割概述 (11)6.2 基于深度学习的语义分割算法 (12)6.2.1 卷积神经网络（CNN）基础 (12)6.2.2 全卷积神经网络（FCN） (12)6.2.3 编码器解码器结构 (12)6.2.4 区域分割网络（RCNN系列） (12)6.3 实例分割技术 (12)6.3.1 实例分割概述 (12)6.3.2 Mask RCNN (12)6.3.3 PointRend (12)6.3.4 SOLO系列 (12)第7章图像识别应用案例 (13)7.1 自然场景文本识别 (13)7.1.1 背景介绍 (13)7.1.2 技术要点 (13)7.2 人脸识别技术 (13)7.2.1 背景介绍 (13)7.2.2 技术要点 (13)7.2.3 应用案例 (14)7.3 交通场景识别 (14)7.3.1 背景介绍 (14)7.3.2 技术要点 (14)7.3.3 应用案例 (14)第8章计算机视觉与技术的融合 (14)8.1 增强现实与虚拟现实技术 (14)8.1.1 增强现实技术 (14)8.1.2 虚拟现实技术 (15)8.2 视觉导航 (15)8.2.1 视觉感知 (15)8.2.2 路径规划 (15)8.3 自动驾驶技术 (16)8.3.1 环境感知 (16)8.3.2 决策与控制 (16)第9章图像处理与技术的行业应用 (16)9.1 医疗影像诊断 (16)9.1.1 概述 (16)9.1.2 应用案例 (16)9.2 工业检测与自动化 (17)9.2.1 概述 (17)9.2.2 应用案例 (17)9.3 农业领域应用 (17)9.3.1 概述 (17)9.3.2 应用案例 (17)第10章伦理与法律问题 (17)10.1 数据隐私与保护 (17)10.1.1 数据收集与存储 (17)10.1.2 数据使用与共享 (18)10.1.3 数据安全与合规 (18)10.2 人工智能伦理问题 (18)10.2.1 公平性与歧视 (18)10.2.2 人类就业与权益 (18)10.2.3 人工智能道德责任 (18)10.3 法律法规与政策建议 (19)10.3.1 完善法律法规体系 (19)10.3.2 加强监管与执法 (19)10.3.3 政策支持与引导 (19)第1章图像识别与处理基础1.1 图像识别概述图像识别是指利用计算机技术对图像进行自动分类和识别的过程。

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（2）模式(pattern) A、事物所具有的时间或空间分布信息。（狭义） B、描绘子的组合。（更狭义）
一维信息：例如声音信号，腾格尔的歌声。 二维信息：例如图像信号，数字照相机拍摄的照片。 三维信息：CT重建图像。 多维信息：
（3）模式类(pattern class) 一个拥有某些共同特性的模式族。
（5）分类决策
在特征空间中对被识别对象进行分类。
思考题： 水果（如苹果和桔子） 图像自动识别系统： 选择那些有效特征，可以把苹果和桔子有效地 区分开来？
3 模式识别的基本问题
（1）特征如何提取？-------特征产生 （2）最有效的特征是那些特征？-------特征选择 （3）对特定任务，如何设计分类器？ -------分类器设计 （4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误 率是多少？ -------分类器评价
f（y）=ky+c
B、非线性斜波函数(Ramp Function)
C、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
D、S形函数Sigmoid
（3）三层前馈神经网络
（BP神经网络模型：Back-propagation） （可以逼近任意函数）
x1 o1
x2
o2
… xn
…
…
… om
输入层
反复进行，网络的实际输出逐渐向各自所对应的期
望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不
断上升。
补充材料：鱼的分类
我们通过鱼眼的图像特征，用支持向量机对鱼进行 分类。当用一个支持向量机时，正确识别率为83~85% 之间，当用多个支持向量机形成分类器组合时，正确识 别率提高到89~91%之间。
点评
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P( x i ) P(x 1)
P(x 2)
光密度特征：x 类条件概率密度p(x|ω)： 类别状态为ω时的x概率密度函数。
条件概率密度分布
x
（4）贝叶斯公式
7.4 线性判别函数
1 问题的引入
（1）Bayes决策尽管是最优决策，但实现困难。 A、类条件概率密度的形式常难以确定。 B、非参数方法需要大量样本。 （2）模式识别的任务是分类，可根据样本集直接 设计判别函数。（次优的）
（举例）
2 线性判别函数的基本概念 （1）线性判别函数的一般表达式：
g ( x) wT x w0 x1 x 2 x xd w1 w 2 w wd
P(1 x) P(2 x)
A、P (1 x )

P ( 2
1 x) x 2
x
后验概率分布
1 B、P ( x 1 ) P (1 ) P ( x 2 ) P ( 2 ) x 2 1 P ( 2 ) P ( x 1 ) C、 x P( x 2 ) P (1 ) 2 1 P ( x 1 ) P ( 2 ) D、g ( x ) ln ln x 2 P( x 2 ) P (1 )
5 预备知识
（1）特征
用于分类的测度。
（2）特征向量
由多个特征组成的向量。 Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T
（3）分类器
把特征空间划分为不同类别区域的“机 器”。
7.2 图像匹配
1 定义 根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。
2 基于相关的模板匹配
R ( x, y )
t ( j, k ) f ( x j, y k )
A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类） 举例：P(ω1)=0.4，P(ω2)=0.6, P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35 则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4 P(ω2, x=12)=0.35*0.6 B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x) C、贝叶斯公式 P (i x ) P ( x i ) P (i ) P ( x) （后验概率）
j 0 k 0
J 1
K 1
[ f ( x j, y k )]
j 0 k 0
J 1
K 1
2

[t ( j, k )]
j 0 k 0
J 1
K 1
2
3 基于误差平方和的模板匹配
D ( x, y ) [ f ( x j, y k ) t ( j, k )]
j 0 k 0 J 1 K 1 2
4、特征模板匹配 5、 特征匹配
1 mj N
x
x
j
j
j 1,2,,W j 1,2,,W
D j ( x)理论
1 贝叶斯公式
（1）概率：某事件发生的几率。 （2）先验概率
在实际的事件没有出现之前，我们所拥有的该 事件可能出现的概率。 举例：（1）扑克牌：大王，K。 （2）硬币：正面，反面。 （3）赌场押大小： 1000次：810次大，190次小。 1001次？1002次？…
隐藏层
输出层
由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。
对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中
间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。实际
输出与期望输出的差即是误差。
按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐
层修正联结权值，此过程称为“误差逆传播”。
随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替
（2）决策规则
则x 1 g ( x ) 0， 则x 2 g ( x ) 0， g ( x ) 0，则拒绝或任意类
7.5 人工神经网络
人工神经网络是对生物神经网络的简单模拟。
1 生物神经网络
（1）复杂多样性
生物神经网络复杂多样，不仅在于神经元和突触 的数量大、组合方式复杂和联系广泛，还在于突触传 递的机制复杂。已经发现的传递机制有突触后兴奋、 突触后抑制、突触前兴奋、突触前抑制，远程“抑 制”。
B、特征形成：根据被识别的对象产生出一组基本 特征，它可以是计算出来的（当识别对象是波形或数字 图像时），也可以是用仪表或传感器测量出来的（当识 别对象是事物或某种过程时），这样产生的特征叫做原 始特征。
C、特征提取：原始特征的数量可能很大，通过映 射（或变换）的方法可以用低维空间表示样本，这个过 程叫做特征提取。映射后的二次特征是原始特征的线性 组合（通常是线性组合）。
模式
传感器 特征产生 特征选择
设计流程
分类器设计 分类器评价
4 模式识别方法的分类
（1）监督与非监督模式识别 A、监督模式识别
利用先验知识和训练样本来设计分类器。
B、非监督模式识别
利用特征向量的相似性来自动进行分类。
（2）其他分类方法 A、统计模式识别 依据决策理论而进行模式识别的方法。 包括贝叶斯决策理论、判别函数、近邻 法等。 B、聚类模式识别 C、神经网络模式识别 D、结构模式识别（句法模式识别）
（2）判决的误差概率
二类问题：若P(1 x) P(2 x), 则x 1 , 这时错误率 为P(2 x). P(2 x), 当x 1 P (e x ) 这时错误率最小。 P(1 x), 当x 2
练习：
某地区细胞识别； P(ω1)=0.9， P(ω2)=0.1 未知细胞x， 先从类条件概率密度分布曲线上查到： 求解：该细胞属于正常细胞还是异常细胞？
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性 –输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*wi ）=XW –激励函数：f –输出：o
（2）激活函数 激活函数(Activation Function)——执行对该神 经元所获得的网络输入的变换： o=f（y） A、线性函数（Liner Function）
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点 （分叉点、端点）
（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 低或风险最小。
2 模式识别系统
（1）信息的获取 通过传感器，将光或声等信息转化为电信 息。
（2）预处理： A、信号增强：去除噪声，加强有用信息。 信号恢复：对退化现象进行复原。 B、归一化处理 （例如图像大小的归一化； 神经网络输入数据的归一化）
（3）特征提取和特征选择
A、特征分类：物理特征、结构特征、数学特征。
第7章 图像识别
利用神经网络识别 实现图像分割
第7章 图像识别
7.1 概论 7.2 图像匹配 7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论 7.4 线性判别函数 7.5 人工神经网络
图像识别
运用模式识别的原理对图像对象进行分类的学问。
7.1 概论
1模式识别的基本定义 （1）模式识别(Pattern Recognition) 进行物体分类的学科。 举例：人日常生活中的模式识别
P ( x ) P ( x j ) P ( j )
j 1 2
(两类时)
贝叶斯公式的物理含义： 通过观察x的值，就可以把先验概率转化为后 验概率，即特征值x已知的情况下类别属于ωj的概 率。
2、基于最小错误率的贝叶斯决策
（1）决策规则（两类情况）
P( i x)
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2
（2）生物神经计算六个基本特征
•神经元及其联接：多输入，一输出； •神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； •神经元之间的联接强度可以通过训练改变； •信号可以起刺激作用，也可以起抑制作用； •神经元接受信号的累积决定该神经元的状态； •每个神经元可以有一个“阈值”。