网站怎么防止黑客攻击,嵌入式软件开发招聘,网站建设 制作公司,最近手机中文字幕高清大全模式识别又常称作
模式分类#xff0c;从处理问题的性质和解决问题的方法等角度#xff0c;模式识别分为有监督的分类#xff08;Supervised Classification#xff09;和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本…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。 模式识别(Pattern Recognition)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。 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、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 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鉴别和分类。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。这些对象与数字形式的信息相区别称为模式信息。 模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时开始时无法得知实际的类别数需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 一、模式识别方法 1、决策理论方法 又称统计方法是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量而且易于分类。在决策理论方法中特征抽取占有重要的地位但尚无通用的理论指导只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值通过鉴别函数值的比较实行分类。 2、句法方法 又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合子模式又可描述为更简单的子模式的组合最终得到一个树形的结构描述在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述又要易于用非句法方法加以抽取。显然基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述称为模式描述语句这相当于在语言中句子和短语用词组合词用字符组合一样。基元组合成模式的规则由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别识别过程可通过句法分析进行即分析给定的模式语句是否符合指定的语法满足某类语法的即被分入该类。 模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂而且包含丰富的结构信息一般采用句法方法被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开在句法方法中基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次常能收到较好的效果。 二、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。 ① 文字识别 汉字已有数千年的历史也是世界上使用人数最多的文字对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天如何将文字方便、快速地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在我过得到普及的应用。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度高于印刷体识别而在手写体识别中脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ② 语音识别 语音识别技术技术所涉及的领域包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来在生物识别技术领域中声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术该方法在语音识别时识别速度较快也有较高的识别率。 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同是唯一的。依靠这种唯一性就可以将一个人同他的指纹对应起来通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类进行检索。指纹识别基本上可分成
预处理、
特征选择和
模式分类几个大的步骤。 ③ 遥感 遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④ 医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面模式识别已取得了成效。 三、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”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi(xi1,xi2,…,xid)T(i1,2,…,N)将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中T表示转置N为样本点数d为样本特征数。 统计模式识别的主要方法有判别函数法 k近邻分类法非线性映射法特征分析法主因子分析法等。 在统计模式识别中贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习是更简便有效的方法因而获得了广泛的应用但它是一种启发式技术缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题而且导出了一种新的学习方法——支撑向量机。 四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力 模式识别技术是人工智能的基础技术21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪在这个以数字计算为特征的世纪里作为人工智能技术基础学科的模式识别技术必将获得巨大的发展空间。在国际上各大权威研究机构各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 1、语音识别技术 语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测未来5年中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。 2、生物认证技术 生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团IDC预测作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。 3、数字水印技术 90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。 五、结 语 模式识别从20世纪20年代发展至今人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术我们现在拥有的只是一个工具袋所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来深入掌握各种工具的效能和应有的可能性互相取长补短开创模式识别应用的新局面。 对于识别二维模式的能力存在各种理论解释。模板说认为我们所知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。
