2022年模式识别高峰论坛学习笔记

1. 模式识别

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。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，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，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

2. 研究方向

模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
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。
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。

3. 研究方法

决策理论方法
又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
统计模式识别
统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1，xi2，…，xid)T(i=1，2，…，N)，将一个给定的模式归入C个类ω1，ω2，…， ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。
统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机。
模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

4. 论坛内容

近年来，国际模式识别领域在基础与前沿研究、技术与应用开拓等方面取得了重要进展，国内模式识别研究处于世界前列。面向国内模式识别领域学科前沿问题和最新研究进展及应用，中国自动化学会、中国人工智能学会、中国图象图形学学会联合主办“2022年模式识别高峰论坛”，举行高水平学术峰会，为国内模式识别界提供学术盛宴，为模式识别领域研究者和技术人员提供一个高品质的交流平台。高峰论坛包括两部分内容:
“模式识别高峰论坛大会报告”和“模式识别青年高峰对话”。
报告有关于智能自主作业机器人感知与控制技术及发展趋势，该报告从研究背景与意义、研究现状与面临挑战、自主作业机器人技术和发展趋势与展望四个方面展开讲解。该论坛还从智能教育的自适应学习技术的现状与展望、胎儿超声图像AI处理及云平台等方面说明模式识别。
总的来说，人工智能决定机器人未来。
5. 总结
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

参考文献

[1] 张学工.模式识别（第三版）.北京：清华大学出版社，2010
[2] 模式识别研究方向.模式识别国家重点实验室.2018-6-20
[3] 史海成,王春艳,张媛媛;浅谈模式识别; 今日科苑;2007年22期
[4] 2021PRCV北京->珠海第四届中国模式识别与计算机视觉大会胜利闭幕.科技微动力
[5] 吴桂峰,翟玉庆,陈虹.基于小波一神经网络技术的电机故障模式识别与诊断.《VIP》，2004
[6] 吴友朋，王红霞，周战荣等.圆谐梅林滤波器在模式识别中的计算机仿真研究.《 激光技术 》，2007
[7] 许涵斌，张学林，郑晓梅等.一种基于结构查询的UML设计模式识别方法．《 计算机科学 》，2014
[8] 刘继忠，王波.AIS超变异模式识别技术及Matlab语言实现．《 CNKI;WanFang 》,2005
[9] 刘浩，戚文静，戴居丰等.模式识别技术在数字城市图像处理中的应用．《 CNKI;WanFang 》，2005