第1章 绪论
图 1-1 模式识别系统的组成框图 1. 信息获取 对于人脑识别而言, 人脑通过感觉器官获取模式信息。 对于机器识别来说, 由于计算机只能处理数字信号, 计算机 获取模式信息意味着实现观察对象的数字化表达, 因此, 需 要借助于各种传感器设备, 将视觉、 听觉、 触觉、 味觉、 嗅觉等信息转化为电信号, 再通过模/数(A/D)转换装置将 电信号转换成数字化信息。 信息获取过程如图1-2所示。
第1章 绪论
例如, 在二战时期, 一名高素质的情报人员根据看到的 一只经常出来晒太阳的波斯猫推断出敌方高级指挥所的位 置, 从而为己方提供了非常有价值的情报信息。
对于听觉而言, 人耳将声音信息传至大脑, 由大脑对所 接收的声音信息进行识别和理解, 获得声音所属的语言种类 (语种识别)、 声音所对应的说话人(说话人识别)以及声音所 包含的关键词(关键词识别)等。 除此之外, 人还具有对触觉、 味觉、 嗅觉等信息的类识别能力, 且也具有低级和高级两个 层次。
第1章 绪论
1.2
模式识别的本质就是根据模式的特性表达和模式类的划 分方法, 利用计算机将模式判属特定的类。 因此, 模式识别需 要解决5个问题: 模式的数字化表达、 模式特性的选择、 特 性表达方法的确定、 模式类的表达和判决方法的确定。 一 般地, 模式识别系统由信息获取、 预处理、 特征提取和选择、 分类判决等4个部分组成, 如图1-1所示。
第1章 绪论
分类特性的选择是模式识别系统设计中非常重要而又关 键的一步, 与识别目的具有很大的相关性, 且往往对领域专家 有较强的依赖性。 例如, 在遥感图像军事目标识别中, 需要结 合军事专家的知识和判图专家的判读分析经验, 形成对目标 的特性描述, 如描述一个舰船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。