模式识别及应用 教学大纲

模式识别的应用模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难

的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。

T S 样本类间离散度矩阵Sb： b ( m 1 m 2 )( m 1 m 2 )离散矩阵在形式上与协方差矩阵很相似，但协方 差矩阵是一种期望值，而离散矩阵只是表示有限 个样

模式分类的主要方法• • • • 数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络数据聚类• 目标：用某种相似性度量的方法将原始 数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。• 是一种非监督

模式识别及其在图像处理中的应用摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。关键词：模式识别；图

《模式识别及应用》课程教学大纲( 06、07级)编号：40021340英文名称：Pattern Recognition and ItsApplications适用专业：电子信息工程责任教学单位：电子工程系电子信息教研室总学时：32学分：2考核形式：考查课程类别：专业课修读方式：必修教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能

模式识别原理及应用课程说明二、课程描述《模式识别及应用》是电子信息工程专业的一门专业选修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。主要内容：1

1.模式识别的基本概念模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动的（或人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。图1 模式识别的基本过程模式识别的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，二

神经网络• 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立 的。 • 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元） 组成。相互间的联系可以在不同的神经元之 间传递增强或抑制信号。 • 增强或抑

1.模式识别的基本概念模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动的（或人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。图1 模式识别的基本过程模式识别的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,二

模式识别及其在图像处理中的应用WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-武汉理工大学模式识别及其在图像处理中的应用学院（系）：自动化学院课程名称：模式识别原理专业班级：控制科学与工程1603班任课教师：张素文学生姓名：王红刚2017年1月3日模式识别及其在图像处理中的应用摘要:随着计算机和人

归一化类内均值及类间距离。表1 归一化类内均值DV DA Con Var IDM Ent Cor SV陆地 0.1700 0.5531 0.4768 0.6554 0.5862 0

2010年10月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication1. 引言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。例如字母‘A ’、‘B ’、‘a ’、‘b ’，如果从大小写上来分，会将‘A ’、‘B ’ 划分为

The MIT system diagram1）位置校准Hale Waihona Puke Baidu2）灰度归一化PCA特征提取PCA特征提取PCA特征提取PCA特征提取PCA特

The main methods and applications of Pattern recognitionYang He-chao, Song Hai-ge, Zhou Xu

前言狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的５０至１００倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。随着第一台计算机ＥＮＩＡＣ的出现以及人工智能的兴起，人们自然而然的把目光投向如何将人类的识别能力成为计算机的一部分功能，从

• （若与分类错误率联系起来，可采用散度作为类别可分 性的度量，在此不详细介绍）5.2 特征选择• 设有n个可用作分类的测量值，为了在 不降低（或尽量不降低）分类精度的前 提下，减

模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展,人工智能的应用越来越广泛,其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景Abstract：In the modern society with t

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