模式识别

如题所述，主要是专注论述模式识别中的核方法。 《模式识别中的核方法及其应用》 徐勇 2010.2 国防工业出版社 文章来源: https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/90288844

对初学者越简单越好，简单提取的一定是作者认为的重点，也不会很复杂，因为篇幅不允许复杂。 《模式识别》 黄凤岗… 1999.2.2 哈尔滨工程大学出版社 转载请标明出处: 《模式识别》 文章来源: https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/90289056

　　图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 　　图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 如果你想要系统地学习人工智能

中国大学mooc上北理工的人工智能之模式识别课程，图片及知识点出自此课程 模式识别是人工智能中的一个重要领域 1.定义 模式识别：根据特征对不同类别的样本进行分类 模式识别的核心为分类器 我们把通过分类器模型（算法）从样本中采集出能代表此样本的数据称为特征。若将一个样本的特征比喻成一个点，则许许多多不同类别的样本特征点就构成了一个样本空间。在样本空间中，我们根据特征之间的相似度来划分类别，特征相似度高的样本被判别为同一类 2.分类依据 特征空间里的点可以表示为向量形式，此时我们使用距离（e.g.欧式距离）或非距离（e.g.汉明距离）的方式来度量相似度 若特征空间为集合的形式，相似度以其拓扑结构划分，则使用另外的方式进行度量 3.紧致性准则 模式识别的分类要遵循紧致性准则 所谓紧致性准则，指的是，类内相似度要远大于类间相似度，即不同类别之间的“距离”要尽可能大，同一类的“距离”要尽可能小，以便于划分 在一定程度上增加特征维度，可以提高分类器的性能，因为更多的维度可以让系统学习到更细节的东西，分类理应更细致。但是盲目增加特征维度，却会导致“特征灾难”。 特征灾难，指的是，系统计算过高的特征维度时所面临的算力限制、性能下降问题。导致特征灾难的根本原因是，样本不足。 提取越高维度的特征，样本之间的细节就越被放大，样本之间的距离也就越大，使得同一类别的样本也被打散，样本的紧致性就下降了

最大最小距离 和 层次聚类 算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而 简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。 为解决该问题，可以采用 动态聚类法: 使用动态聚类法的要点： 确定模式和聚类的距离测度。当采用欧式距离时，是计算此模式和该类中心的欧式距离；为能反映出类的模式分布结构，可采用马氏距离。 确定评估聚类质量的准则函数。 确定模式划分以及聚类合并或分裂的规则。 基本步骤： 建立初始聚类中心，进行初始聚类 计算模式和类的距离，调整模式的类别 计算各聚类的参数，删除、合并或分裂一些聚类 从初始聚类开始，运用迭代算法动态地改变模式的类别和聚类的中心使准则函数取得极值或设定的参数达到设计要求时停止 C-均值法 条件及约定 设待分类的模式特征矢量集为：{ \(\vec x_1, \vec x_2,...,\vec x_N\) }，类的数目C是事先取定的。 算法思想 该方法取定C个类别和选取C个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到C类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方和最小。 算法原理步骤 (1) 任选C个模式特征矢量作为初始聚类中心： \(\vec z_1^{(0)}, \vec z_2^{(0)},...,\vec z_C^{(0

目录 1 前言. 1 1.1 植物的发展史. 1 1.1.1 植物界的类群及多样性. 1 1.1.2 植物的分类等级. 2 1.2植物的识别方法. 3 1.2.1 花与种子的特性. 3 1.2.2 叶子的特征. 3 1.3 什么是数字图像处理. 5 1.3.1 数字图像处理概念及其意义. 5 1.3.2 数字图像处理中的基本图像类型. 6 1.3.3 图像格式分析. 7 1.4 什么是模式识别. 8 1.4.1 模式识别的概念. 8 1.4.2 模式识别研究方向. 9 1.4.3 模式识别在实际中的应用. 10 2 预处理与算法研究. 10 2.1 图像的预处理. 10 2.2 数字图像处理方法. 11 2.2.1 二值处理. 11 2.2.2 模糊模式识别算法. 12 2.2.3 边缘检测与轮廓提取. 12 3.2.4 信息存储. 14 3 算法实现. 14 3.1 分析实际工作过程. 14 3.2 算法实现过程. 15 3.2.1 掏空内部点算法的基本思想. 15 3.2.2 边界跟踪算法的基本思想. 15 3.2.3 部分实现代码. 18 4 小结分析. 25 5 参考文献. 26 6 致谢. 27 1 前言 1.1 植物的发展史 1.1.1 植物界的类群及多样性 植物界的发生和发展经历了漫长的历史，随着地球历史的发展，由原始生物不断演化，其间大约经历了30亿年

学习机器学习必须具备一定的研究基础，应该仔细学习《模式识别与机器学习》，详略难易得当。由于内容选取的少而精，所以作者可以深入浅出的介绍每一种模型，不会因为太过简略而使读者疑惑，同时对于高阶的内容又点到为止，使得整本书的难度保持在了一个对于初学者可以接受的范围内。基本上，当年看这本书时，就是把它当成一个个的tutorial来看。比如在学EM算法的时候，主要就是以这本书的内容为主，配合网上其他资源学习。这一点在学习Graphical model的时候更加明显。众所周知这个领域比较经典的著作是Probabilistic GraphicalModels以及Bayesian Reasoning and Machine Learning，但是这是两本大部头的书，一开始读起来会比较吃力。而本书的作者Bishop本身就是搞Bayesian learning以及graphical model的，PRML这边书用几章的内容就把这个领域最核心的概念以及方法解释了一遍，不得不让人佩服作者的功力。 《模式识别与机器学习》内容选取得当。书中所介绍的所有模型以及算法，放到今天，依然是理解学习ML最最基本的组成部分，这些内容，对于读者了解更高级的算法，几乎都是必不可少的。这本书并没有试图涵盖当时所有的机器学习算法，而是精选了ML里面最本质最fundamental的方法，由此可以看出

客观现象或事物可以分为两类：一类是确定性的：该类事物在一定条件下必然发生或者不发生；另一类是随机性的：此类事物有很多可能结果，但有统计规律，这种统计规律可用概率分布（密度）函数或数字特征来刻画。 概率论相关概念： 全概率公式： 示意图如下： Bayes公式： Bayes法则——最大后验概率准则 例题： 来源： https://blog.csdn.net/DOUBLE121PIG/article/details/98935254