基础术语与基本概念 模式分类的理论方法 ◆模版匹配法(templete matching) 上世纪五十、六十年代开始迅速发展， ◆统计方法(statistical pattern recognition):I950s- 七十年代初奠定理论基础， ◆神经网络方法(neural network):1980s- 九十年代大规模应用。 ◆支持向量机、核方法：1990s ◆多分类器、集成学习：1990s ◆Bayes学习：1990s fa1 qzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 模式分类的理论方法 模版匹配法(templete matching) 统计方法(statistical pattern recognition)： 1950s- 神经网络方法(neural network)： 1980s- 支持向量机、核方法：1990s- 多分类器、集成学习：1990s- Bayes学习：1990s- 上世纪五十、六十年代开始迅速发展， 七十年代初奠定理论基础， 九十年代大规模应用
基础术语与基本概念 模版匹配法 更视板匹配 日▣☒ 输入四像： 干方差匹配法： 相关匹配法： 相关系规匹2法： 是一种最原始、最基本的模式识别方法： 首先对每个类别建立一个或多个模版； 输入样本和数据库中每个类别的模版进 结果 日一化平方匹配法 日一化相关匹配法： 一化相关系数匹法 行比较，例如求相关或距离； 色空间 833485)·量 根据相似性（相关性或距离）进行决策； 因子 92=10 优点：直接、简单： 缺点：适应性差。 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 模版匹配法 是一种最原始、最基本的模式识别方法； 首先对每个类别建立一个或多个模版； 输入样本和数据库中每个类别的模版进 行比较，例如求相关或距离； 根据相似性（相关性或距离）进行决策； 优点：直接、简单； 缺点：适应性差
基础术语与基本概念 统计模式识别方法 根据训练样本，建立决策边界(decision boundary) ·统计决策理论 一一根据每一类总体的概率分布决定决策边界； ·判别式分析方法一一给出带参数的决策边界，根据某种准则， 由训练样本决定“最优”的参数 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对统计特性进行研究。包括贝叶斯决策理 论、判别函数法、K近邻聚类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。 Hangzhou Dian21乙)niversity杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 统计模式识别方法 根据训练样本，建立决策边界(decision boundary) • 统计决策理论 ——根据每一类总体的概率分布决定决策边界； • 判别式分析方法 ——给出带参数的决策边界，根据某种准则， • 由训练样本决定“最优”的参数 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对统计特性进行研究。包括贝叶斯决策理 论、判别函数法、 K近邻聚类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等
基础术语与基本概念 结构模式识别方法 根据识别对象的结构特征，以 景物A 形式语言理论为基础的一种模 句子 子 物体B 背景C 式识别方法。 把复杂模式分化为较简单的子 名词短语 动词短语 式 三棱柱D 长方体E 地 墙 模式乃至基元，各层次间关系 冠词 名词 动词 副词 g f 元 通过“结构法”来描述，相当 基 面 三 面 面 面 于语言中的语法。用小而简单 The girl studies hard 元 a 角形 d 的基元与语法规则来描述大而 b 复杂的模式。 Hangzhou Dian.2i乙niversity杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 结构模式识别方法 根据识别对象的结构特征，以 形式语言理论为基础的一种模 式识别方法。 把复杂模式分化为较简单的子 模式乃至基元，各层次间关系 通过“结构法”来描述，相当 于语言中的语法。用小而简单 的基元与语法规则来描述大而 复杂的模式。 句子 名词短语 冠词 动词短语 名词 动词 副词 The girl studies hard 景物 A 物体 B 背景 C 三棱柱 D 长方体 E 面 a 三 角 形 b 面 c 面 d 面 e 地 板 g 墙 壁 f 子 模 式 基 元 基 元
基础术语与基本概念 神经网络 以人工神经元为基础，模拟人脑神经细胞的工作特点。对脑部工作的生理机制进行模拟，实现形象思维的 模拟。是一种大规模并行计算的数学模型。具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力。 优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题。 缺点：黑箱，蛮力计算，缺少有效的学习理论。 Hidden Output nnits Input units signals Hangzhou Dianzi乙niversity杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 神经网络 以人工神经元为基础，模拟人脑神经细胞的工作特点。对脑部工作的生理机制进行模拟，实现形象思维的 模拟。是一种大规模并行计算的数学模型。具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力。 优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题。 缺点：黑箱，蛮力计算，缺少有效的学习理论