模式識別緒論

《模式識別》(第二版) 邊肇祺 清華大學出版社

我們把通過對具體 的個別事物進行觀測所得到的具有時間和空間分布的資訊稱為模式, 而把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類( 或簡稱為類)

也有人習慣於把模式類稱為模式, 而把個別具體的模式稱為樣本

兩種基本方法：

1.統計模式識別

資料獲取, 預處理, 特徵提取和選擇, 分類決策

2.結構模式識別

兩個過程

1.設計

一定數量的樣本進行分類器的設計

2,實現

分類器對待識別的樣本進行分類

通過測量、取樣和量化, 可以用矩陣或向量表示二維影象或一維波形

預處理的目的是去除雜訊,加強有用的資訊。

原始資料組成的空間叫測量空間,把分類識別賴以進行的空間叫特徵空間。空間轉換降低維度

統計方法把被識別物件歸為某一類別

只要各個模式類是可分的, 總存在這樣乙個空間, 使變換到這個空間中的集合是滿足緊緻性要求的

1.臨界點的數量與總的點數相比很少。

2.集合中任意兩個內點可以用光滑線連線, 在該連線上的點也屬於這個集合。

3.每個內點都有乙個足夠大的鄰域, 在該鄰域中只包含同一集合中的點。

我覺得大致的意思就是：你家鄰居和你都是一路人

通常我們設計模式識別系統時, 分類標準是人為地從系統外給定的

如果把乙個子集當成乙個模式類, 則滿足等價關係的各類間有明確的界限, 或者說是可區分的。遺憾的是相似關係不具有傳遞性。例如, 父親與兒子相似, 兒子與母親相似, 但父親與母親未必相似。

相似度1.d維歐氏距離

2.向量夾角

1.需要充分的*低層次特徵*。如果低層次特徵足夠豐富, 通過選擇和簡單的運算就可以得到高一層的新特徵.

2.中層特徵的學習(常識系統)：更應重視通用性

3.通過行為的成敗從中選擇關鍵特徵

模式識別緒論

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