模式识别Chapter 1.pptVIP

Pattern Recognition System 设计 应 用 预处理 特征提取 分类器设计 Key Problems Post-processing Training sample collection Over-fitting 预处理 特征提取 分类器设计 Key Problems Post-processing Training sample collection Template matching Statistical method Neural network method Structural method Hybrid method 预处理 特征提取 分类器设计 Key Problems Post-processing Training sample collection Supervised Learning Un-Supervise Learning * * * * 教学内容 主 题 内 容 综 述 Concept, history, applications 3 贝叶斯决策 Bayes Theory 4 概率密度估计 Probability Density 3 非参数估计法 K-nearest neighbor 2 判别函数 Fisher 2 人工神经网络 MLP，PNN 4 非监督学习 K-means 2 研究课题 人脸检测、图像分割、视频分析等 6 实践环节 实验 6 * 教材 “Pattern Classification” -- Richard O. Duda， Peter E. Hart -- 中、英文版均可 参考书 -- 边肇祺等编著，《模式识别》，清华大学出版社 电子邮件: prbjtu@163.com PW: bjtu2012 Terms * Patter class Intra-class variability Inter-class similarity Pattern class model * * * * The term pattern recognition encompasses a wide range of information processing problems of great practical significance, from speech recognition and the classification of handwritten character, to face recognition and medical diagnosis. Often these are problems which many humans solve in a seemingly effortless fashion. However, their solution using computers has, in many cases, proved to be immensely difficult. 模式识别基本概念 模式 Pattern 客观事物或现象常常被划分为由相似但又不完全相同的个体组成的集合——类别，称这些个体客观事物或现象为模式，或将整个类别称为模式。 本课程中，模式往往表现为具有时间或空间分布的信息，因此，将个体客观事物或现象的时间或空间分布的信息称为模式。 模式识别基本概念 分类 Classification 将个体客观事物或现象划分到几个指定类别中的某个类别的过程称为分类。 分类就是对个体客观事物或现象的所属类别作出判断或决定，统计学理论中通常称之为决策。 分类时需要依据某个或某些规则，称为分类规则，统计学理论中通常称之为决策规则。决策规则不同时，同一问题的分类结果也可能不同。 模式识别基本概念 模式识别 Pattern Recognition 对个体客观事物或现象进行分类的过程就是模式识别。换句话说，分类就是模式识别。 本课程中，模式识别尤其是指采用计算机和计算机技术（模仿人）对个体客观事物或现象的时间或空间分布的信息进行的模式识别。 模式识别是一门学科或理论的名称。 模式识别历史 生物“模式识别”(心理学) Human Perception and Cognition （人类感知与认知） 光学/机械模式识别 第一个光学字符识别专利：1929 模式识别历史 现代模式识别：电子计算机发明以后 先期统计学基础：Bayes, Gauss, Fisher, etc. 早期统计模式识别：IBM (1950