模式识别技术范文第1篇
一，文献综述报告
阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。
1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。
2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?
3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )
二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。
模式识别技术范文第2篇
首先假设三类样本都服从多元正态分布, 根据样本估计出参数, 设计分类器, 对测试样本进行分类;分析分类结果, 更改分类参数, 再进行分类, 比较分类结果。然后假设三类样本都服从单变量正态分布, 重复以上步骤。通过多种比较, 得出分类假设和参数估计的最优解。
2 具体过程
(1) 使用scatter命令将每一个类别里的数据用不同颜色可视化表示。
将三类数据显示在一张图上以便于比较。
如图1所示, 最外面的圈代表c1中的数据, 中间的圈代表c2中的数据, 内圈代表c3中的数据。
(2) 根据图1, 哪一类数据多元正态分布模型是一个可能的选择, 哪一类完全不可能?
通过散点图和 (3) 、 (4) 的结果, 可以知道c1类更可能使用多元正态分布作为可能的概率分布模型, 而对c2类和c3类这种假设显然是不合理的。
(3) 假设我们做了一个不很正确的假设, 所有的类别都具有多元正态分布, 计算均值和协方差矩阵的最大似然估计 (针对每一类分别做) , 确定你只使用训练数据, 也就是只使用c1, c2, c3里的数据。
(4) 使用contour () 画出估计的分布, 数据应该在小一些的椭圆附近更紧密一些, 因为这些地方更接近估计的均值。
根据求得的均值和协方差矩阵求得联合密度函数, 再将其可视化显示, c1, c2和c3得到的估计分布图分别如图2, 图3, 图4所示:
通过概率分布图和数据分布可以发现, 只有c1类数据的分布可以用多元正态函数分布表示, 因为只有c1类数据在较小的椭圆中心分布更紧密, 更接近估计的均值, 而c2类和c3类的数据分布都明显不符合多元正态函数分布。
(5) 使用 (3) 中得到的最大似然估计来设计最大似然分类器 (也就是具有0-1损失函数和相等先验概率的贝叶斯分类器) 。因此我们可以假设每一类的先验概率是相同的。接下来对测试样本进行分类。计算具有3-by-3大小的混合矩阵, 它的第i行j列包含真实类别为i而你把它分到j列的数据个数。注意在这个矩阵中所有的非对角线元素都是错误的。计算总体的错误率, 最简单的办法是使用matlab里的sum () 和trace () ;
(6) 检查混合矩阵的非对角线元素以发现哪类错误比其他错误更普遍, 由此可以得知分类边界的所在位置。尝试性画出决策区域, 使用决策边界解释为什么某些错误比其他错误更普便。
由混合矩阵图可以知道, 第二类数据划分为第三类数据和第三类数据划分为第二类数据这几种错误比其他分类错误更普遍发生。而第一类错分为第三类的没有, 第一类错分为第二类的比较少, 由此可以看出, 第一类和第二类的边界较明显, 第二类和第三类的边界效果不好。
边界的划分:考虑到那些分类为错误的点肯定位于决策边界上, 则考虑在网格图像上取那些针对不同分类函数取值相差小于一定阈值的点, 这些点容易被分错, 所以这些点将构成边界点。
(7) 如果对数据所使用的模型是错误的, 那么最大似然估计得到的参数就不能给我们最好的分类结果, 尝试改变均值和协方差矩阵, 以得到更好的分类结果。
(8) 将所有的训练数据和测试数据变换到极坐标系下, 只使用第二个特征量, 假设现在所有的类都符合均值和方差未知的正态分布, 通过最大似然估计参数, 然后测试新的分类器, 将其与多变量正态分布模型进行比较。
经过实验查找, 没有能找到比h) 中更好的分类参数。假如存在的话, 肯定会比g) 中的分类效果理想。之所以找不到比h) 中由M L E参数更理想的估计参数主要原因在于, 在当前使用模型正确的前提下, 使用最大似然估计得到的均值和标准差都是无偏估计, 已经是最优的了。
3 分析
在确定决策边界时, 由于所选阈值不一定是最优的阈值, 没有用方程推倒出准确边界, 所以勾画出的边界不是很准确;单变量正态分布模型比多变量正态分布模型更适合实验数据;在更改参数时, 由于进行实验的次数有限, 所找到的最优的估计参数未必是理论上的最优估计参数。
摘要：需要解决的主要问题是如何利用贝叶斯规则对模式进行分类。本次作业处理的是对三类数据进行分类的问题。
模式识别技术范文第3篇
诞生
狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
概念
简单来说，模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)、语音识别系统。其计算机识别的显著特点是速度快，准确性高，效率高。在将来完全可以取代人工录入。
模式识别是指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。
研究
模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
应用领域包括：计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、文件分类、互联网搜索引擎、信用评分、测绘学、摄影测量与遥感学。 以“汉字识别”为例：
识别过程与人类的学习过程相似。首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们“这个字叫什么、如何写”记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图象经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。
还有一些比较典型的应用例子如： 去雾算法：
由有雾的图片处理成无雾的过程用的是一种基于暗影通道的去雾算法。 相机照出的相片=真实相片*透谢分布率+天空亮度。这里要做的就是根据公式求出真实相片，另外三个未知量是可以求出来的。
交叉验证方法：
用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据进行分组,一部分做为训练集，另一部分做为验证集，首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型，以此来做为评价分类器的性能指标。
纹理：
在自然图象中，纹理作为物体的一种重要外观特征，为视觉感知提供了无处不在的信息，它在计算机视觉、图形学、图像编码等领域都有着重要作用，例如，格式塔(Gestalt)心理学，早期视觉理论和Marr的原始简约图(Primal Sketch)都将纹理模式作为中心话题。
因此，对纹理的理解是视觉理解不可或缺的组成部分。过去的几年里，纹理分析和合成的相关研究工作在基础理论上与实际应用两个方面都取得了振奋人心的发展，研究者结合计算机视觉，图形学，现代统计物理，心理学和神经系统科学等领域的知识，提出了很多关于纹理理解的新方法。纹理的研究工作主要集中在两个领域：滤波理论(filtering theory)和统计建模(statistical modeling)理论。滤波理论来源于在神经生理学中被发现并被广泛接受的多通道滤波机制，该机制认为，人类视觉系统将视网膜图像分解为一组子带(sub-band)图像信号，而这些子带信号可以通过一组线性滤波器和图像卷积然后经过某些非线性操作计算得到。滤波理论在纹理方面的应用主要有 Gabor 滤波器和小波(wavelet)塔等，它们在纹理分割和分类中有良好的性能。统计建模理论认为，纹理图像是随机场上概率分布的采样，该理论涉及到时间序列模型(time series model)，马尔可夫链(Markov chain)模型和马尔可夫随机场(Markov random Field，MRF)模型等建模方法。基于统计的建模方法一般只需要用很少几个参数来描述纹理特征，因此能为纹理提供简练的表示，而且它能把纹理分析问题转化为一个明确的统计推理问题来处理。
计算机视觉研究中低层视觉的一个主要研究方向是图像分割。由于一个场景中，不同的物体之间有不同层度的交叠，使得最理想的分割结果也会出现物体的不同部分(可视部分)之间分割开来，而不可视部分则为其它物体所覆盖的情况，这就不利于完整地展现物体。因此，有必要利用由图像得到的相关信息，如原始简约图(Primal Sketch)、颜色一致性、方位一致性等，研究一套算法，把同一物体分在同一个层里面，然后再把它们相应的部分之间连接起来，组成完整的物体。这就是2.1D Sketch的主要研究任务。
2.1D Sketch主要研究面物体，且不关心物体之间的深度信息，而只考虑它们之间的偏序关系(Partial Order)。
2.1D Sketch的研究成果将会用于图像分割、图像编辑、艺术图像生成以及图像序列分析中。
机器学习：
机器学习是人工智能的一个分支，它是关于让机器具有学习能力的一些算法。许多情况这种算法给一些数据和从这些数据属性的推出的信息对将来出现的新的数据做出预测。之所以可以这么做是因为大多数的非随机的数据包含一些模式，这些模式可以让机器去做泛化。
机器学习的相关概念扫盲：
监督式学习：训练数据中包含输入的向量集合并且有相应的目标值(labeled样例)
例如分类(Classification)、关联规则、回归(Regression) 非监督式学习：训练数据中不包含labeled样例
例如聚类(Cluster)、Density estimation、Visualization. 半监督式学习：组合了labled和unlabeled的Example去生成一个函数或分类
泛化(Generalization)：通过训练数据训练之后能够识别新的数据。 特征提取(Feature Extraction): 为了降维去除不想关的特征，在数据预处理阶段把数据转化成容易处理的。
机器学习的局限性：
机器学习在大量的模式面前的泛化能力是不同的，如果一个模式不同于以前所看到的，那么这个算法很容易被误解。由于当前的数据量不够，不能涵盖各种将来的情况，所以机器学习的方法很容易出现过度泛化，从而出现不准确性。
AdaBoost人脸检测原理：
一种基于积分图、 级联检测器和AdaBoost 算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分: 第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算; 第二部分， 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器; 第三部分， 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。
总结
自20世纪50年代以来，模式识别在人工智能兴起后不久就迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域得到广泛重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
模式识别技术范文第4篇
一，文献综述报告
阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。
1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。
2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?
3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )
二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。
模式识别技术范文第5篇
一，文献综述报告
阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。
1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。
2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?
3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )
二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。
模式识别技术范文第6篇
一，文献综述报告
阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。
1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。
2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?
3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )
二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。