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0-9；1930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；73年IEEE发起了模式识别的国际会议，ICPR，之后又建立PAMI，并支持ICCV、CVPR（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