第10章模式识别的理论和方法

模式识别的基本理论与方法模式识别是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，也是现代科学技术中广泛应用的一种技术手段。

它涉及到从大量的数据中自动识别出某种模式的过程，其应用领域非常广泛，如人脸识别、指纹识别、语音识别等领域。

一、模式识别的基本理论模式是事物或现象中简单重复的部分或整体，模式识别是通过对数据进行分类、聚类等方式分析、发现事物或现象中的规律性，并将其应用于实际生产和科学研究中。

模式识别的基本理论主要包括数据分析、统计学、人工神经网络及算法模型等。

1. 数据分析数据分析是模式识别的一个重要组成部分，它是指通过对数据进行收集、分析、处理和应用，从中发现有用的信息以及可用于决策或预测的模型。

数据分析可以采用统计学、机器学习、人工神经网络等方法，无论采用何种方法，数据分析的目的都是找到数据表达的规律和模式。

2. 统计学统计学是模式识别所使用的数学工具之一，主要通过收集和分析数据来提供决策支持和预测结果。

统计学的主要应用领域包括控制过程、质量控制、风险评估和数据挖掘等。

3. 人工神经网络人工神经网络是一种基于人类大脑神经结构的人工智能技术，它通过对输入的数据进行处理、学习，将数据转换为信号输出，以此模拟人脑的神经网络功能。

人工神经网络可以应用于图像识别、音频识别等领域。

4. 算法模型算法模型是模式识别的基本理论之一，它是指在进行数据分析和处理的时候所采用的算法模型。

常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。

二、模式识别的方法模式识别的方法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。

1. 监督学习监督学习是指在训练模型时，数据集中已知了对应的标签或类别信息。

监督学习的主要步骤是将已知数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以将未知的数据进行分类或预测处理。

监督学习包括分类和回归两种类型。

2. 无监督学习无监督学习是指在训练模型时，数据集中没有对应的标签或类别信息。

无监督学习的主要步骤是将数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以从数据中提取出特定的模式、结构或规律。

基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。

主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。

一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。

对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：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。

此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。

从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，常被称做认知模式识别。

具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。

正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。

狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，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)。

计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。

因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。

统计模式识别的原理与⽅法1统计模式识别的原理与⽅法简介 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）]。

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。

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。

模式识别已经在天⽓预报、卫星航空图⽚解释、⼯业产品检测、字符识别、语⾳识别、指纹识别、医学图像分析等许多⽅⾯得到了成功的应⽤。

所有这些应⽤都是和问题的性质密不可分的，⾄今还没有发展成统⼀的有效的可应⽤于所有的模式识别的理论。

1.2 统计模式识别 统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。

十种模式识别认知理论简介导引人们在认知景物时，常常寻找它与其它事物的相同与不同之处，根据使用目的进行分类，人脑的这种思维能力就构成了模式和识别的能力。

所谓模式，是指若干元素或成分按一定关系形成某种刺激结构，也可以说模式是刺激的组合。

当人们能够确认他所知觉的某个模式是什么时，将它与其他模式区分开来，这就是模式识别。

例如，有人想把一大批图片分成人物、动物、风景、建筑物、其他等五种类型分别保管，上述五种类型就是五个类别，也就是五个不同的模式，分类的过程叫做模式识别。

模式有简有繁，繁杂的模式往往是由多个子模式组成。

认知心理学家西蒙认为：“人们在解决数学问题时，大多数是通过模式识别来解决的，首先要识别眼前的问题属于哪一类，然后以此为索引在记忆储存中提取相应的知识，这就是模式识别。

我们之所以关心模式识别认知理论，是因为它是建立图像（景物）理解数学模型的思想源泉。

例如：传统的模式识别理论有人把它分为五类：模板匹配模式；原型匹配模式；特征分析模式；结构描述模式；傅里叶模式。

现在图像理解中主要的数学处理方法，几乎都是源于五种传统模式识别理论而建立的，或是基于它们的变形。

近二十多年来新提出的模式识别理论有人把它分为五种：视觉计算理论；注意的特征整合理论；成分识别理论；相互作用激活理论；视觉拓扑理论。

其中，马尔（Marr）的视觉计算理论是当前计算机（机器人）视觉的主流理论。

其它的理论，也被众多探索者们作为创新的源泉。

然而，无论上述那一种模式识别理论，都存在着或多或少的片面性，迄今为止尚未形成一个较具有说服力的、普遍认可的模式识别理论。

这正是制约图像识别（计算机视觉）数学模型发展的根本所在。

下面我们将各种模式识别理论分别介绍之。

模板匹配模式（传统模式识别之一）这个模型最早是针对机器的模式识别而提出来的，后来被用来解释人的模式识别。

它的核心思想是认为在人的长时记忆中，贮存着许多各式各样的过去在生活中形成的外部模式的袖珍复本。

模式识别是人工智能的一个重要应用领域，其方法主要包括以下几种：
统计模式识别：基于统计原理，利用计算机对样本进行分类。

主要方法有基于概率密度函数的方法和基于距离度量的方法。

结构模式识别：通过对基本单元（如字母、汉字笔画等）进行判断，是否符合某种规则来进行分类。

这种方法通常用于识别具有明显结构特征的文字、图像等。

模糊模式识别：利用模糊集合理论对图像进行分类。

这种方法能够处理图像中的模糊性和不确定性，提高分类的准确性。

人工神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，通过训练和学习进行模式识别。

常见的神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

支持向量机（SVM）：通过找到能够将不同分类的样本点最大化分隔的决策边界来进行分类。

SVM在处理高维数据和解决非线性问题时具有较好的性能。

决策树：通过树形结构对特征进行选择和分类。

决策树可以直观地表示分类的决策过程，但易出现过拟合问题。

集成学习：通过构建多个弱分类器，并将其组合以获得更强的分类性能。

常见的集成学习方法有bagging、boosting等。

在实际应用中，根据具体任务的需求和数据特点，可以选择适合的模式识别方法。

同时，也可以结合多种方法进行综合分类，以提高分类的准确性和稳定性。

模式识别模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。

所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。

所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。

所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。

所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：模式还可分成抽象的和具体的两种形式。

前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。

我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,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、生物学家和神经生理学家的研究内容,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。

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。

计算机二级学科模式识别摘要：一、模式识别的概述1.模式识别的概念2.模式识别的发展历程3.模式识别在计算机科学中的重要性二、模式识别的主要方法1.统计学习方法2.机器学习方法3.深度学习方法三、模式识别在各领域的应用1.图像识别2.语音识别3.自然语言处理4.生物信息学四、我国模式识别的研究现状与前景1.我国模式识别的研究历程2.我国模式识别的研究现状3.我国模式识别的发展前景与挑战正文：模式识别作为计算机科学的一个二级学科，研究的主要是如何让计算机自动地识别模式，包括图像、声音、文字等各种形式的数据。

模式识别的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代，随着计算机技术的发展，模式识别逐渐成为计算机科学的一个重要领域。

模式识别的主要方法包括统计学习方法、机器学习方法和深度学习方法。

统计学习方法主要通过建立统计模型来进行模式识别，例如支持向量机、决策树等算法。

机器学习方法则是通过训练数据来提高模式的识别能力，例如k近邻、神经网络等算法。

而深度学习方法则是近年来模式识别领域的重要突破，通过多层神经网络模型，可以自动地学习复杂的特征，从而实现高效的模式识别。

模式识别技术在各领域都有广泛的应用。

在图像识别领域，模式识别可以实现对图像的自动分类和识别，例如人脸识别、车牌识别等。

在语音识别领域，模式识别可以实现对语音信号的自动转换为文字，例如苹果的Siri、谷歌的语音识别等。

在自然语言处理领域，模式识别可以实现对自然语言的自动理解和生成，例如机器翻译、情感分析等。

在生物信息学领域，模式识别可以用于对基因序列、蛋白质序列等进行分析和识别。

我国模式识别的研究起步于上世纪七十年代，经过几十年的发展，我国模式识别的研究已经取得了显著的成果。

我国模式识别的研究现状主要表现在，不仅在理论研究上取得了一定的突破，而且模式识别技术在各个领域都有广泛的应用。

然而，与发达国家相比，我国模式识别的研究还存在一定的差距，特别是在深度学习等前沿领域。

模式识别第四版Pattern Recognition Fourth EditionSergios Teodoridis / Konstantinos Koutroumbas第1章导论1.1 模式识别重要性1.2 特征、特征向量和分类器1.3 有监督、无监督和半监督学习1.4 MATLAB程序1.5 本书内容安排第2至10章有监督模式识别第2章估计未知概率密度函数的贝叶斯分类技术——重点关注：贝叶斯分类、最小距离、最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络。

第3章线性分类器的设计——均方理论的概率、偏差-方差、支持向量机（SVM Support Vector Machines）、线性可分性感知器算法均方和最小二乘法理论第4章非线性分类器的设计——反射传播算法基本原理、Cover定理、径向基函数（RBF Radial Basis Function）网络、非线性支持向量机、决策树、联合分类器第5章特征选择（介绍现有的知名技术）——t检验、发散、Bhattacharrya距离、散布矩阵、（重点）两类的Fisher线性判别方法（Fisher’s linear discriminant method LDA）第6章如何利用正交变换进行特征提取——KL变换、奇异值分解、DFT\DCT\DST\Hadamard\Haar变换、离散小波变换、第7章图像和声音分类中的特征提取一阶和二阶统计特征以及行程长度方法第8章模板匹配动态规划和Viterbi算法（应用于语音识别），相关匹配和可变形模板匹配的基本原理第9章上下文相关分类隐马尔可夫模型，并应用于通信和语音识别第10章系统评估和半监督学习第11章至第16章无监督模式识别第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1 引言模式识别系统中的分类器设计共三章，这是其中的第1章以特征值的统计概率为基础。

设计分类器是将未知类型的样本分类到最可能的类别中。

现在的任务是定义什么是“最可能”首先要完成的任务是条件概率的计算，而贝叶斯规则条件概率是非常有用的2.2 贝叶斯决策理论BAYES DECISION THEORY概率中的贝叶斯规则P（x）是x的概率密度函数贝叶斯分类规则bayes classification rule结论等价表示为：若先验概率相等，上式可表示为：错误率Pe的计算公式最小化分类错误率Minimizing the Classification Error Probability：要证明贝叶斯分类器在最小化分类错误率上是最优的the Bayesian classifier is optimal with respect to minimizing the classification error probability.最小平均风险Minimizing the Average Risk用惩罚Penalty来衡量每一个错误it is more appropriate to assign a penalty term to weigh each error2.3 判别函数和决策面下面的主要讨论在高斯密度函数的情况下，与贝叶斯分类决策面有关的情况。

常见的模式识别方法一、引言在现代科技的推动下，模式识别技术已经广泛应用于各个领域，如图像识别、语音识别、文本分类等。

模式识别是指通过对已知模式的学习和分类，来识别新的、未知模式的技术。

在这篇文章中，我们将介绍一些常见的模式识别方法，并对其原理和应用进行简要概述。

二、特征提取特征提取是模式识别的关键步骤之一，其目的是从原始数据中提取出能够代表模式的特征。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。

PCA 通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留原始数据中的主要信息。

LDA则是通过最大化类间散布矩阵和最小化类内散布矩阵的方式，进行特征投影，以达到最佳分类效果。

LBP是一种用于纹理分析的特征描述子，通过计算像素点与其周围像素点之间的灰度差异，来描述图像的纹理信息。

三、分类方法在特征提取之后，接下来需要将提取到的特征用于分类。

常见的分类方法有K最近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。

KNN算法是一种基于实例的学习方法，通过计算待分类样本与训练样本之间的距离，来确定其所属类别。

SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，通过在特征空间中找到一个最优的超平面，来将不同类别的样本分开。

决策树是一种基于递归分割的分类方法，通过对特征空间进行划分，以达到最佳的分类效果。

四、聚类方法聚类是一种无监督学习方法，其目的是将数据集划分为若干个组，使得组内的样本相似度高，组间的样本相似度低。

常见的聚类方法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

K均值聚类将数据集划分为K个簇，通过计算样本与簇中心之间的距离，将样本分配到距离最近的簇中。

层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过计算样本之间的相似度，不断合并最相似的样本或簇，最终形成一个完整的聚类树。

密度聚类是一种基于密度的聚类方法，通过计算样本周围的密度，来确定样本所属的簇。

五、神经网络神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，其应用于模式识别可以取得很好的效果。