本意：提供模仿用的、完美的標本。
pr領域定義：存在於空間和時間中可觀測事物的全體。
個人理解：可以通過各種手段獲取與採集2、識別的含義：側重於對人的認知行為進行模仿，把人的知識和經驗轉化為可以為機器所利用的一些規則和方法，賦予機器對被觀測事物進行綜合分析和自動分類的能力，使機器可以根據被觀測事物過往的觀測樣本形成相應的分類規則並據此完成對新的觀測樣本進行到的事物。
模式類：由彼此相似的模式構成的集合。（物以類聚，人以群分）
模式類別：賦予每個模式類的識別符號。（個人理解就是所屬模式類的標籤）
觀測樣本：被觀測事物的分布資訊。
試驗：為獲取觀測樣本而進行的觀測。
分類的任務。（賦予機器以人一般的知識經驗，讓其擁有分析和分類的能力）
（注：來自中科大汪增福老師的ppt）
模式採集環節通過感測器等將被測物件的具體表象轉換成對應的時空分布資訊。
預處理部分濾除模式採集中的干擾和雜訊。包括數字濾波、座標變換、影象增強、影象恢復。
特徵選擇是模式識別系統效能優劣的關鍵步驟之一。
訓練和分類過程是根據輸入模式的特徵判斷其類別。
其中提到乙個重要概念就是特徵，特徵可以是度量特徵，包括長度、灰度等；也可以是屬性特徵，包括性別、文化程度等；也可以是基元特徵，包括邊緣、紋理、輪廓、區域等。
有了特徵總得表達出來，這裡介紹幾種特徵表達的方法：
特徵向量方法：將待處理物件的特徵利用特徵向量將其表現，構造出特徵空間進行特徵表達。
結構方法：從基元之間的連線關係出發表達輸入模式。（可以採用樹或者圖來表示）
當採用特徵向量方法是，分類問題就變成了特徵空間的分隔問題，具體過程：
a.觀測待識別物件，獲取觀測樣本；
b.利用特徵抽取將觀測樣本對映到特徵空間；（觀測樣本---->特徵空間）
c.根據觀測樣本的特徵空間分布情況對特徵空間實施分隔，同一類乙個區域得分隔成若干份；
模式識別課程筆記（一）
閱讀目錄 一 模式識別 pattern recognition 二 模式識別型別 三 模式識別系統 四 評價標準 一 模式識別 pattern recognition 人類在識別和分辨事物時，往往是在先驗知識和以往對此類事物的多個具體例項觀察基礎上產生的整體性質和特徵的認識。其實，每一種外界事物都可...
模式識別課程問答（一）
為了能讓機器執行和完成識別任務，必須對分類識別物件進行科學的抽象，建立它的數學模型，用以描述和代替識別物件，這種物件的描述即為模式。表現形式有特徵向量 符號串 圖 關係式。模式識別是指根據研究物件的特徵或屬性，運用一定的分析演算法認定其類別，並且分類識別的結果應盡可能地符合真實。具有視覺的機械人 包...
SVM 1 模式識別課堂筆記
引言 當兩類樣本線性可分時，針對我們之前學習的感知機而言，存在多個超平面能將資料分開，這裡要討論什麼樣的分類面最好的問題。為此，我們形式化的定義了最優分類超平面，他有兩點特徵 1.能將訓練樣本沒有錯誤的分開 2.在樣本中距離超平面最近的樣本與超平面之間的距離最大。1.沒有錯誤的分開 對尺度影響的消除...