模式识别导论


上完模式识别第一节课后,总结一下模式识别主要干的那些事。

 

模式识别的发展历史

1929,光学字符识别,能读数字0-91930年,Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础;然后从60-70年代开始,统计模式识别快速发展起来;66年,IBM组织模式识别的第一次会议,交流讨论,促进模式识别的发展,这点IBM是很有远见的;73IEEE发起了模式识别的国际会议,ICPR,之后又建立PAMI,并支持ICCVCVPR(也就是现在所列的顶会);十九世纪八十年代,开始发展人工神经网络,90年代SVM开始流行。

上面提及到的期刊和会议,对一个研究僧刚起步的我,能发一个就可以逆天了,哈哈。

 

模式识别的重要性

模式识别是旨在去将目标分成若干类别的学科,是很多应用领域的研究中心,包括图像分析,音频识别,生物测定学,生物信息学,大数据和信息检索。

模式识别属于智能计算领域,是大多数机器智能系统不可缺少的决策部分,它力求学习像人一样去分辨事物。

机器视觉是属于模式识别的一个重要领域;字符识别是模式识别另一个重要领域(手写体识别);计算机辅助诊断,用来帮助医生做决策;语音识别,科大讯飞;大数据和数据库中的知识挖掘也是一个;还有很多其他领域!

PR是现在很热的领域,太多数据可以利用起来。

 

模式识别introduction

什么是模式?就是要分辨的类别,比如要识别是猫还是狗,模式就是猫和狗。、

什么是模式识别?那就是看到事物要去识别是猫还是狗。

我们要让计算机学会和人一样理解事物,see things!

这个文章主要还是科普,详细列一下模式识别的应用。

金融业:股票交易预测,企业行为分析

自然科学:物理学;细胞学、染色体特性、遗传研究;脑神经科学

人工智能:视觉、语音、机器人

www:检索、分析、大数据

医学:医学图像分析,诊断医疗,DNA序列

制造业:最优化控制;产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导航系统、污染分析

无线通讯:网络优化服务

军事:航空分析,雷达和声呐信号检测识别,自动对象识别

安全:指纹识别、人脸识别、监视和警报系统

生物测定学:声纹,虹膜,指纹,人脸,静脉

手写识别,音频识别,气味识别等

 

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