2 模式的分類
3 模式識別系統的基本構成
模式識別方法及其分類
概念解釋
模式把純在於空間和時間的可觀測事物的全體成為模式
模式類把由彼此相似的模式構成的集合稱為模式類
模式類別
把賦予每個模式類的識別符號稱為模式類別
理解：模式識別就是把存在的事物進行分類，這些存在的事物我們稱為模式，結構相似的事物我們稱作同一模式類。
模式識別（pattern recognition）主要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（先學習），並據此完成對新的觀測樣本進行分類的任務（後工作）。
該學科的任務是研究相應的自動技術，依靠這種技術可以讓機器自動地對輸入模式（即觀測樣本）進行分類和識別以完成通常需要由人類來完成的分類和識別功能。
假設有16張狗狗的**，其中有柯基和哈士奇兩種犬種，且每種狗狗有八張**。
那麼所有柯基的**構成乙個模式類，所有哈士奇的**構成乙個模式類。並且可以使用kj、hsq對柯基和哈士奇的所有**形成的模式類進行冠名。
對於有經驗的愛狗人士來說，區分它們很簡單。但交給機器就顯得十分複雜，在不考慮環境因素、攝像條件的情況下，需要對狗狗的體型、毛色、毛長、眼睛顏色等一些特徵進行提取分析才能判斷它屬於哪一犬種。
可觀測性：即可由感測器裝置獲取或是採集。
可區分性：不同模式類的觀測樣本之間應該具有可區分的特徵。
相似性：同一模式類的觀測樣本之間應該具有某種相似的特徵。
從觀測樣本中提取能夠對所述模式做出區分的特徵，這個過程稱特徵提取，然後利用這些特徵，並根據以往的經驗和知識完成對待識別模式的分類，這個過程稱分類判決。
時間模式：如語音
主要由模式採集、預處理、特徵提取和表達、識別與分類組成。
特徵表達：如果選擇的特徵是一組度量和屬性特徵，那麼可用這些參量構建乙個特徵向量，所有特徵向量組成乙個特徵空間。模式空間具有較大維數，而特徵空間維數較小。從模式空間到特徵空間的對映的實質是降維。
識別與分類：
統計模式識別：根據觀測樣本在特徵空間中分布情況，將特徵空間劃分為與類別數相等的若干個區域，每乙個區域對應乙個類別。
結構模式識別：當採用樹或圖等具有一定結構的表達方式時，相應的識別工作主要通過分析被測物件的結構資訊完成。
什麼是模式識別，模式識別主要識別什麼？
模式識別誕生於20實際20年代，隨著40年代計算機的出現，50年代人工智慧的興起，模式識別在60年代初迅速發展成為一門學科。簡單點說，模式識別是根據輸入的原始資料對齊進行各種分析判斷，從而得到其類別屬性，特徵判斷的過程。為了具備這種能力，人類在過去的幾千萬年裡，通過對大量事物的認知和理解，逐步進化出...
模式識別學習筆記
中心極限定理 類條件概率密度 已知目標的類別 事件發生 為 k omega k k 的情況下，目標的某一特徵 促成事件的條件，另乙個事件 x xx的概率密度p x k p x omega k p x k 先驗概率 所有條件未知的情況下，事件發生的概率。最小風險貝葉斯決策 例 假設觀測到現象 事件 x...
什麼是模式識別，對抗學習是什麼？
模式識別是什麼？作為人工智慧的乙個重要方向，模式識別的主要任務是模擬人的感知能力，如通過視覺和聽覺資訊去識別理解環境，又被稱為 機器感知 或 智慧型感知 人們在觀察事物或現象的時候，常常要尋找它與其他事物或現象的不同之處，並根據一定目的把相似 但又細節不同的事物或現象組成一類。字元識別就是乙個典型的...