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模式识别作业1.
作业一%采用欧氏距离 clear all;close all;clc;image=imread(d:\1.jpg);%读入图片k=2;%设置为2类oldimage=image;image=double(image);%图像数据转为double型copy=image; %将图像初始数据复制到copy中 image=image(:); %降维 s=length(image);%ima的长度%建立灰度直方图max=max(image);h=zeros(1,max);%初始化hc=zeros(1,max); for i=1:sif(image(i)0) h(image(i))=h(image(i))+1;end;endind=find(h);hl=length(ind);%初始化聚类中心mu=(1:k);while(true) oldmu=mu; for i=1:hl c=abs(ind(i)-mu);%欧氏距离 cc=find(c==min(c)); hc(ind(i))=cc(1);endfor i=1:k, a=find(hc==i); mu(i)=sum(a.*h(a))/sum(h(a));endif(mu==oldmu)break;end;endS=size(copy);mask=zeros(S);for i=1:S(1),for j=1:S(2), c=abs(copy(i,j)-mu); a=find(c==min(c)); mask(i,j)=mu(a);endendfigure;%画出图像subplot(121);imshow(oldimage);subplot(122);mask=uint8(mask);imshow(mask);图片显示结果:作业二模式识别具有较长的历史,在20世纪60年代以前,模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究,还无法有较强的数学理论支持,20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破,计算机硬件技术更是有了长足的发展,模式识别技术便得到了较为广泛的应用,光学字符识别(OCR)是模式识别技术最早得到成功应用的技术,之后的应用还有如DNA序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。模式识别模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分.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(SupervisedClassification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种.我的导师的研究方向是图像处理与模式识别。对于我而言模式识别这门课有很大的意义。我的本科专业是机械设计制造及其自动化,现在我在研究生阶段的主要方向是图像处理。对于模式识别这门课,我有很多感触。因为我不是信工或者软件专业的学生,以前主要是学习机械方面和电气方面的知识,所以对于现在的图像处理方向而言,有很多不足和缺陷。当前阶段,我主要是想从模式识别这门课上学到如何来对图像进行分割,来获取比较好的结果。同时我也希望我可以从这门课上可以学到很多理论知识,弥补自己的理论知识缺陷。?关于模式识别这门课程,在我看来,模式识别就是机器识别、计算机识别或机器自动识别,目的在于让机器自动识别事物。具体一点说,模式识别就是处理和分析事物或现象的各种形式所传达的信息,从而实现描述、辨认、分类和解释事物或现象的一个过程。该学科的研究目的是使机器能做人类能做的事情,具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。但目前对于模式识别的研究仍然处于初级阶段,还不能建立一个可以识别所有问题的单一模型,在模式识别的图像处理应用范围相对还比较狭窄。随着计算机和人工智能技术的发展,人们对计算机图像处理中自动处理图像的要求越来越高,因此对模式识别技术提出更高的要求。学习这门课程,我希望可以将这门课程用到人类的指纹识别方向。人类的指纹几乎没有完全一样的,通过指纹识别的研究能够帮助生物学家研究人类的进化,能够帮助公安机关打击犯罪分子,因此广泛应用生物研究和安全方面。人类的指纹主要有5个类型,分别是右旋型、左旋性、双
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