模式识别学习-识别模式的过程(模式识别方法识别模式学习)

模式识别学习经历

1.

什么是模式？

广义上讲，存在于时间和空间中，并且可观察到的事物，如果

我们可以区分它们是否相同或相似，并且可以将它们称为模式。

图像识别是根据观察到的物体的模式对物体进行分类的过程。

在图像处理过程中，模式识别起着核心作用。
所有图像处理技术都是为了更好地

为模式识别做准备。
模式识别是图像识别的重要阶段。

模式识别有两种通用方法，即统计模式识别和结构模式识别。

句法

模具

相应的模式识别系统包括设计和实现两个过程。

设计是指使用一定数量的样本

它被称为训练集或学习集

设计一个分类器。

实现是指利用设计的分类器对待识别的样本做出分类决策。

模式识别系统

如图所示

6-2）

在图像采集和预处理过程中，信息获取和预处理部分可以粗略地与图像

获取对应处置。
一般来说，模式识别技术主要包括

特征提取与选择

和

分类器设计

近几十年来，模式识别技术取得了快速的进步。

其中比较成熟和广泛应用的主要是统计模式识别技术。

3.

统计模式识别

从广义上讲，模式识别可以看作是机器学习的过程。

根据机器学习过程的性质，模式识别方法可分为监督模式识别方法

和非监督模式识别，后者也称为聚类分析。
这两种方法用于图像

在身份识别领域有广泛的应用。

（1）

监督模式识别

从识别技术的一般思想和方法来看，监督模式识别可以分为两类：

基于模型的方法和直接分类方法。