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第八章 模式识别 模式与模式类 基于决策理论方法的识别 结构性方法识别 图像图像理解解 模式识别 模式类 决策理论方法识别决策理论方法识别 最佳统计分类 SVM、神经网络神经网络、群算法群算法 结构性方法 匹配形状数目 串匹配串匹配 （（串语法识别串语法识别、、树句法识别树句法识别）） 模式和模式类 图像的模式描述 描述结构描述结构 信息维数 基于决策理论方法的识别 距离 dd −dd 00 判别函数判别函数 i j 匹配 最小距离分类器 T 11 T D (x) || x −m ||⇒d (x) x m − m m ⇒d d −d j j j j 2 j j ij i j 依据相关的匹配依据相关的匹配 ∑∑[f (s,t) −f (s,t)][w(x +s, y +t) −w ] r (x , y ) s r 11 { [f (s,t) −f (s,t)]2 [w(x +s, y +t) −w ]}2 ∑∑ ∑∑ s t s t 基于决策理论方法的识别 基础：模式 x ∈w 类的概率 p (w | x )。若对 x ∈w , 分类器判断 x ∈w ，损失 L ， i i i j ij W 1 W 则则xx ∈∈ww 的条件风险的条件风险 rr ((xx )) ∑∑LL pp ((ww || xx )) ∑∑LL pp ((xx || ww ))pp ((ww ));; ⇒⇒ j j k 1 kj k p (x ) k 1 kj k k W r (x ) ∑L p (x | w )p (w ); 若分类时总风险最低， 称贝叶斯分类器， j kj k k kk 11 W W L p (x | w )p (w ) L