绪论

模式识别

就是让机器学会， 在已知的数据里发现一个奇异性最小的规律， 同时对未知的数据进行预测或者分类

1.定义

(1) 模式
凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式。
代表事物的模板或原型
(2) 识别(Recognition )
把对象分门别类地认出来
(3) 目标
Y=F(X)
 X的定义域取自特征集
 Y的值域为类别的标签集
 F是模式识别的判别方法

2 基本概念

样本（ sample） :所研究对象的一个个体。
样本集（ sample set） :若干样本的集合。
类或类别（ class） :在所有样本上定义的一个子集， 处于同一类的样本在我们所关心的性质是不可区分的， 即具有相同的模式。
特征（ feature） :用于表征样本的观测信息，通 常 是 数 值 表 示 的， 有 时 也 称 为 属 性（ attribute） ；如果是高维则称为特征向量，样本的特征（ 向量） 构成了特征空间， 每个样本是特征空间中的一个点。
已知样本（ known sample） :事先知道类别标号的样本（ 训练样本） 。
** 未知样本（ unknown sample） :类别标号未知但特征已知的样本（ 待识别的样本）。
####### 模式识别必须经历如下的过程
模式空间--> 特征空间 -->类型空间
从物理上可以觉察到的世界， 通过模式空间、特征空间到类型空间， 经历了模式采集、 特征提取和选择、 以及分类决策等过程， 这就是一个完整的模式识别过程。
_模式识别就是从样本到类别的映射**_

3 基本框架

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分类器的学习和适应：

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4 模式识别的方法

• 模版匹配法(template matching)

  
  
  
  
  
  

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• 统计方法(statistical pattern recognition)

  
  
  

• 神经网络方法(neural network)

  
  
  
• 结构方法(句法方法)(structural pattern recognition )

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相关文献

• IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence(PAMI); 1978-,IEEEComputer Society
• Pattern Recognition,1968-,PR Society, Elsevier
• Pattern Recognition Letter,1980-,IAPR,Elsevier
• IEEE Trans. on Machine Learning, NeuralComputation, NN (Neural Network)
• Int. Journal of PR (Pattern Recognition) and AI(Artificial Intelligence), 1988- (World Scientific)
• Pattern Analysis and Applications, 1997-(Springer)
• Int. Journal on Document Analysis & Recognition,1998- (Springer)
• 《 模式识别与人工智能》 ，中国自动化学会等主办， 月刊。
• 《 中国图像与图形学学报》
• 计算机视觉三大会议

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