模式识别PPT全套课件

1、模式识别 Pattern Recognition,余 莉 电话： 76434（O）,61430（M） E-mail：yulinudt.edu.cn（民网）liliyugfkd.mtn（军网）,课程对象,信息工程专业本科生的专业课学院硕士研究生的学位课 学院博士研究生的必修课之一,学习方法,着重理解 基本概念 基本方法 算法原理注重理论与实践紧密结合,基本要求,基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。提高：能够将所学知识和内容用于课题研究，解决实际问题。飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式，为将来的工作打好基础，终身受益。,课程内容及安排,第一章 引论 (2学时) 第二章 聚类分析 (4。

2、第四章 近邻法,4.1 最近邻法(1-Nearest Neighbor Algor.),一 最近邻决策规则,假定有c类模式，1,2,c,每类有 个样本，i=1,2,c，总样本数为 。对未知样本 ，找出已知类别的训练样本集中和 最近的一个样本，把 分到与该样本一样的类。,最近邻决策算法,存储训练样本； 对一新的样本x，在训练样本集中按某种距离度量找到x的最近邻(xi,yi)，令x的类别y和yi相同。 使用欧式距离时： 使用平方距离结果是一样的，免去了开方运算：,近邻法和使用的距离度量关系很大,将所有的特征值规范到相同的范围（比如-1，1），否则取值范围大的特征起的作用大。 。

3、图像（模式）识别概念,模式识别：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。 什么是模式 （Pattern）？,“模式”是一个客观事物的描述，是指建立一个可用于仿效的完善的标本。,图像识别与模式识别,模式识别的研究内容1）研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴 2）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,典型模式识别系统 图像识别系统,人脸识别系统,8 图像识别,8.1 概。

4、Innate Immune recognition,Threats to the individual,Protection from microbial invasion,Nobel Prize 2011 innate immunity,Nobel Prize 2011,Jules A. Hoffmann: In 1996, found “Toll” gene has a role in the flys immunity to fungal infections. Bruce A. Beutler: in 1998, Bruce A. Beutler and colleagues discovered that the Toll-like receptors (TLRs) act as the principal sensors of infection in mammals. Ralph M. Steinman 1973，Ralph Steinman isolate Dentritic Cell)。 DC can activate T cell. DC is t。

5、图像（模式）识别概念,模式识别：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。 什么是模式 （Pattern）？,“模式”是一个客观事物的描述，是指建立一个可用于仿效的完善的标本。,图像识别与模式识别,模式识别的研究内容1）研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴 2）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,典型模式识别系统 图像识别系统,人脸识别系统,8 图像识别,8.1 概。

6、Contents,1Introduction to Pattern Recognition2Bayesian Decision Theory3Maximum-Likelihood & Bayesian Parameter Estimation 4Linear Discriminant Functions 5Feature Extraction & Selection 6Unsupervised Learning & Clustering,主要期刊和会议,International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (IJPRAI) (http:/www.worldscinet.com/ )Pattern RecognitionPattern Recognition LetterMachine LearningNeural Computation 模式识别与人工智能CVPR、ICPR、ICML、COLT NIPS,1929年 G. Tauschek发明阅。

7、模式识别习题,中国矿业大学信电学院 蔡利梅,第二章,1. 分别写出在以下两种情况下的最小错误率贝叶斯决策规则： （1） （2）,2.设在一维特征空间中两类样本服从正态分布，其中两类先验概率之比试求：（1）按最小错误率贝叶斯决策规则进行决策的决策分界面x的值。（2）设损失矩阵为： ，求最小损失准则下的判别阈值,3.设一维两类模式服从正态分布，其中：令两类先验概率取01损失函数，试计算判决分界点，并绘出它们的概率密度函数；试确定样本-3,-2,1,3,5各属于那一类,4. 在图像识别中假定有灌木丛和坦克两种类型，它们的先验概率分别是0.7。

8、模式识别-总结 Pattern Recognition,余莉电话： 73478（O）,75420（H） E-mail：yuliunudt.edu.cn,课程内容,第一章 引论 (2学时) 第二章 聚类分析 (4学时) 第三章 判别域代数界面方程法 (4学时) 第四章 统计判决与估计 (4学时) 第五章 统计学习与估计 (4学时) 第六章 最近邻方法 (2学时) 第七章 特征提取与选择 (2学时) 复习 (2学时) 实验 上机实验 (8学时) 作业 每次课后布置习题 考核 笔试(70%)+实验(20%)+作业(10%),概 念,模式识别：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。模式分类的过程。

9、第10章 神经网络模式识别法,10.1 人工神经网络发展概况 10.2 神经网络基本概念 10.3 前馈神经网络 10.4 反馈网络模型Hopfield网络 10.5 神经网络模式识别,第10章 神经网络模式识别法,10.1 人工神经网络发展概况,人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)：简称神经网络。,模拟人脑神经细胞的工作特点：,与目前按串行安排程序指令的计算机结构截然不同。,* 单元间的广泛连接； * 并行分布式的信息存贮与处理； * 自适应的学习能力等。,优点：,(1) 较强的容错性;,(2) 很强的自适应学习能力；,(3) 可将识别和若干预处理融为一体进行；,。

10、模式识别应用 车牌识别,模式识别系统的组成： 信息获取 预处理 特征提取和选择 分类器设计和分类决策,信息获取 机器识别：计算机获取模式信息即实现观察对象的数字化表达。 待识别的样本大都是非电信息，例如语音信号、待识别文本、图像等，这就需要将这些以各种不同形式表现的信息通过传感器转换成电信号。 如用话筒将声音信号转换成电信号。 景物信息在摄像机靶面成像并转换成二维的像素矩阵，每个像素（矩阵元素）的电信号与物体表面反射的光强或颜色信息呈现函数关系。,预处理 预处理主要是指去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息。

11、第一章 绪论,模式和模式识别的概念 模式识别的发展简史和应用 模式识别的主要方法 模式识别的系统和实例 模式识别的基本问题 几个相关的数学概念,绪论, 2-1、判别函数 2-2、线性判别函数 2-3、线性判别函数的性质 2-4、线性分类器的设计 2-5、广义线性判别函数 2-6、非线性判别函数 2-7、非线形分类器的设计,第二章 统计模式识别中的 几何分类法,3.1 引言 3.2 最小错误率判决规则 3.3 最小风险判决规则 3.4 最大似然比判决规则 3.5 Neyman-Pearsen判决规则 3.6 最小最大判决规则 3.7 分类器设计 3.8 正态分布时的统计决策 3.9 参数估计与。

12、2018/6/22,1,第3章 模糊模式识别,2018/6/22,2,何谓模式识别？,模式识别就是机器识别、计算机识别或机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物，如预报天气、自动系统分拣信件、探测矿岩层结构等。简单说，就是对某个具体对象，识别它属于何类。这类问题称为模式识别。文字识别 、语音识别、指纹识别、生物认证技术等。,2018/6/22,3,模式识别,日常和实际问题中，有些模式界线是明确的，如识别英文字母、阿拉伯数字、车牌号码、手写体汉字识别等，它们很清楚。而有些模式界线是不明确的，如识别一个人的高、矮、胖、瘦等。,2018/6/22,4,何谓。

13、图像模式识别,报告人：,什么是模式识别,模式识别（pattern recongnition）就是机器识别，计算机识别或机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物。 该学科研究的内容是使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。,模式识别的层次,模式识别的目的就是利用计算机实现人的类识别能力，是对两个不同层次的识别能力的模拟。对信息的理解往往含有推理过程，需要专家系统，知识工程等相关学科的支持。 我们所讲的模式识别理论主要是指对人的低级类识别能力的模拟，具体的说，就是实现。

14、模糊模式识别的直接方法模糊模式识别的间接方法,模糊模式识别,所谓模式识别问题指的是：已知事物的各种类别(标准模式)，判断对给定的或新得到的对象应归属于哪一类，或是否成为一个新的类别的问题。在已知的标准模式中，有些是清晰的，有些是模糊的。我们把标准模式是模糊的识别问题称为模糊模式识别问题，而利用模糊集理论来处理模糊模式识别问题的方法称为模糊模式识别方法。,模糊模式识别问题大致可分为两类:一类是模式库为模糊的，而带识别对象是分明的；另一类是模式库和待识别对象都是模糊的。解决前一类模糊模式识别问题的方法称为。

15、1,模式识别,2, 课程对象 相关学科 教学方法 教学目标 基本要求 教材/参考文献,关于本课程的有关说明,3, 课程对象,信息工程专业本科生的专业课学院硕士研究生的学位课 学院博士研究生的必修课之一,4, 相关学科,统计学 概率论 线性代数（矩阵计算）形式语言 人工智能 图像处理 计算机视觉等等,5, 教学方法,着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理。注重理论与实践紧密结合实例教学：通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中避免引用过多的、繁琐的数学推导,6, 教学目标,掌握模式识别的基本概念和方法有效地运用所学知识和方。

16、2018/9/4,1,2012年东南大学硕士研究生课程 模式识别(Pattern Recognition),第一讲 绪 论秦中元 东南大学信息科学与工程学院 zyqinseu.edu.cn,2018/9/4,2,考核方式,课堂教学+实验报告 期末考核方式：闭卷考试 最后成绩： 考试成绩：70% 实验报告：30%,2018/9/4,3,1.1 什么是模式识别？,模式识别的发展 模式识别是60年代初以来迅速发展的一门学科，推动了人工智能技术以及图像处理、信号处理、多媒体技术、计算机视觉等多种学科的发展，扩大了计算机应用的领域。 模式识别的概念 研究如何使机器具有识别、分类能力的学科。 模式识别是利用计。

17、模式识别（Pattern Recognition）,信息与通信工程学院 信息工程技术研究所 陈涛 E-mail:chentaohrbeu.edu.cn Tel:18204604801 办公地点:21号楼207房间,课程性质,任意选修课 授课对象：电子信息,通信工程,信息对抗, 微电子 学时：32（其中8学时实验） 考查方式：闭卷或开卷考试,教材及参考文献,教材边肇祺，张学工. 模式识别（第二版）.清华大学出版社，2000.1参考文献1 R.Duda,P.Hart,D.Stork,Pattern Classification, second edition,2000(有中译本)2 蔡云龙,模式识别,西北电讯工程学院出版社,1986.3 李宏东，姚天翔译，Richard O. Duda。

18、模式识别,授课对象,计算机应用技术专业及电子信息类相关专业硕士研究生,相关学科,统计学概率论矩阵分析最优化原理形式语言机器学习人工智能图像处理计算机视觉，语音信号处理等等,教学方法,着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理。注重理论与上机实践相结合。学生应具备一定自学能力。给出必要的理论推导。,教学目标,掌握模式识别的基本概念，方法和原理有效运用所学解决实际问题为研究新模式识别理论和方法打基础,课程要求与成绩评定：平时成绩：出勤，课后作业，20%编程大作业：20%期终考试：60%,授课内容,贝叶斯决策理论参数。

19、1,人工智能50年, 人工智能学科发展战略研讨会 ,2,一、 50年人工智能发展里程碑,人工智能50年,3,人工智能的诞生,1956年的Dartmouth会议，一个长达2个月的暑期研讨班，与会者有数学家、逻辑学家、认知学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家10人。会上Marvin Minsky的神经网络模拟器、John Mccarthy的搜索法、以及Herbert Simon和Allen Newell的“逻辑理论家”成为3个亮点，分别讨论如何穿过迷宫、如何搜索推理和如何证明数学定理。 在Dartmouth会议上， John Mccarthy提出用“人工智能”作为这一交叉学科的名称。,4,杰出人物,20世纪40。

20、1,模式识别,主讲： 蔡宣平 教授 电话： 73441（O）,73442（H） E-mail：xpcainudt.edu.cn 单位: 电子科学与工程学院信息工程系,2, 课程对象 相关学科 教学方法 教学目标 基本要求 教材/参考文献,关于本课程的有关说明,3, 课程对象,信息工程专业本科生的专业课学院硕士研究生的学位课 学院博士研究生的必修课之一,4, 相关学科,统计学 概率论 线性代数（矩阵计算）形式语言 人工智能 图像处理 计算机视觉等等,5, 教学方法,着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理。注重理论与实践紧密结合实例教学：通过实例讲述如何将所学知识运用。