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模式识别学习经历
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。
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