模式识别学习笔记（二）

机器感知与模式识别

1、机器感知

机器感知：从传感数据中发现并理解模式，语音识别、指纹识别、光学字符识别、DNA序列识别、自然图像理解等

2、模式是什么？

自然界存在大量的模式，所谓模式，就是数据中潜在的物体、行为、关系等，具有结构规则、 重复出现的特点。

3、模式识别系统组成

模式识别系统由数据获取、模式分割、预处理、特征生成、特征选择、模式分类和后处理组成。

数据获取：传感器(例如相机、麦克风、激光雷达等），系统性能依赖于带宽、分辨率等。

模式分割：所提取的模式应易于分开不交叠。

特征提取：将观测数据转换为具有明显物理意义 或最具统计意义的测量

模式分类：根据提取的特征对表征模式的观测数据进行分类。

后处理：根据分类器的输出结果进行决策

4、模式识别前沿问题

1. 模式会表现出较大的变化范围，如人脸识别的人脸会有表情变化（几何变化），光照变化，姿态变化以及遮挡。手写识别的字体会因为手写习惯与风格因人而异。
2. 发现潜在的模式，如由面相推测性格，由核磁共振图像推测大脑的认知过程。