第一篇：模式識別總結

監督學習與非監督學習的區別：

監督學習方法用來對數據實現分類，分類規則通過訓練獲得。該訓練集由帶分類號的數據集組成，因此監督學習方法的訓練過程是離線的。

非監督學習方法不需要單獨的離線訓練過程，也沒有帶分類號（標號）的訓練數據集，一般用來對數據集進行分析，如聚類，確定其分布的主分量等。

（實例：道路圖）就道路圖像的分割而言，監督學習方法則先在訓練用圖像中獲取道路象素與非道路象素集，進行分類器設計，然后用所設計的分類器對道路圖像進行分割。

使用非監督學習方法，則依據道路路面象素與非道路象素之間的聚類分析進行聚類運算，以實現道路圖像的分割。

1、寫出K-均值聚類算法的基本步驟, 算法：

第一步：選K個初始聚類中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括號內的序號為尋找聚類中心的迭代運算的次序號。聚類中心的向量值可任意設定，例如可選開始的K個模式樣本的向量值作為初始聚類中心。第二步：逐個將需分類的模式樣本{x}按最小距離準則分配給K個聚類中心中的某一個zj(1)。假設i=j時，Dj(k)?min{x?zi(k),i?1,2,?K}，則x?Sj(k)，其中k為迭代運算的次序號，第一次迭代k=1，Sj表示第j個聚類，其聚類中心為zj。第三步：計算各個聚類中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K zj(k?1)?1Njx?Sj(k)?x,j?1,2,?,K 求各聚類域中所包含樣本的均值向量：

其中Nj為第j個聚類域Sj中所包含的樣本個數。以均值向量作為新的聚類中心，Jj?x?Sj(k)?x?zj(k?1),2j?1,2,?,K可使如下聚類準則函數最小：

在這一步中要分別計算K個聚類中的樣本均值向量，所以稱之為K-均值算法。第四步：若zj(k若zj(k ?1)?zj(k)，j=1,2,…,K，則返回第二步，將模式樣本逐個重新分類，重復迭代運算；

?1)?zj(k)，j=1,2,…,K，則算法收斂，計算結束。

T線性分類器三種最優準則：

wSFisher準則：maxJ(w)?wSwFTbwww.tmdps.cn>>n）的條件下，可以使用分支定界法以減少計

m算量。

15、散度Jij越大，說明?i類模式與?j類模式的分布（差別越大）；當?i類模式與?j類模式的分布相同時，Jij=（0）。

16、影響聚類算法結果的主要因素有（②分類準則 ③特征選取 ④模式相似性測度。）。

19、模式識別中，馬式距離較之于歐式距離的優點是（③尺度不變性 ④考慮了模式的分布）。20、基于二次準則函數的H-K算法較之于感知器算法的優點是（①可以判別問題是否線性可分 ③其解的適應性更好）。

21、影響基本C均值算法的主要因素有（④初始類心的選取 ①樣本輸入順序 ②模式相似性測度）。

22、位勢函數法的積累勢函數K(x)的作用相當于Bayes判決中的（②后驗概率 ④類概率密度與先驗概率的乘積）。

23、統計模式分類問題中，當先驗概率未知時，可使用（②最小最大損失準則 ④N-P判決）

24、在（①Cn>>n,（n為原特征個數，d為要選出的特征個數）③選用的可分性判據J對特征數目單調不減）情況下，用分支定界法做特征選擇計算量相對較少。

25、散度JD是根據（③類概率密度）構造的可分性判據。

26、似然函數的概型已知且為單峰，則可用（①矩估計②最大似然估計③Bayes估計 ④Bayes學習⑤Parzen窗法）估計該似然函數。

27、Kn近鄰元法較之Parzen窗法的優點是（②穩定性較好）。

28、從分類的角度講，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性質：（①變換產生的新分量正交或不相關③使變換后的矢量能量更趨集中）。

29、一般，剪輯k-NN最近鄰方法在（①樣本數較大）的情況下效果較好。d29、如果以特征向量的相關系數作為模式相似性測度，則影響聚類算法結果的主要因素有（②分類準則 ③特征選取）。30、假設在某個地區細胞識別中正常（w1）和異常（w2）兩類先驗概率分別為 P(w1)=0.9，P(w2)=0.1，現有一待識別的細胞，其觀察值為x，從類條件概率密度分布曲線上查得P(xw1)?0.2，P(xw2)?0.4，并且已知?11?0，?12?6，?21?1，?22?0

試對該細胞x用一下兩種方法進行分類： 1.基于最小錯誤率的貝葉斯決策； 2.基于最小風險的貝葉斯決策； 請分析兩種結果的異同及原因。

第二篇：數字圖像模式識別

王麗霞

深圳市南山區學府路；***、lixia_2011@126.com

求職意向

數字圖像處理、模式識別算法工程師 教育經歷

汕頭大學 電子工程系 信號與信息處理專業 碩士2007.9—2010.6 汕頭市

·在校期間成績優良，分別一次獲汕頭大學一等、二等獎學金；2008 09擔任女生部部長負責統籌管理，成立特色學科及基礎學科研討組，積極開拓學生的思維并提高他們的學習成績，更貼近社會的新路線。

濰坊學院 信息與控制工程學院 電子信息工程 學士2003.9—2007.6 濰坊市

·2007年9月以第一名成績考入汕頭大學攻讀碩士研究生；在校期間擔任班級學習委員負責不同類學生的學習方法指導；2004-9-2007-6擔任學院文藝部部長，負責迎新晚會籌劃，鍛煉了團隊領導能力、協調能力、臨場反應能力以及創新思維。英語及專業技能

●熟練掌握了數字信號處理及它的常用算法、有良好的數學功底；熟悉圖像處理的基本算法、熟悉模式識別基礎知識與智能系統理論及它們的應用，在模式識別和運動跟蹤方面有較深的理解；熟悉光伏應用系統的結構、性能原理；曾在核心期刊系統仿真技術發表文章（基于神經網絡應用的光伏最大功率跟蹤）。

●英語：六級考試 362；四級考試 473；具有較強的相關專業學科的英文文獻閱讀能力； ●能熟練使用計算機，會用電路仿真軟件、LabVIEW軟件、熟練掌握Visual C++的MFC程序設計和MATLAB仿真工具，能夠做算法的設計和仿真；并能應用LabVIEW軟件進行信號處理（波形測量、時頻域分析與數學分析（概率統計擬合最優化等）。工作經歷

2010 6-2010 8深圳市輝銳天眼科技有限公司擔任核心研發工程師 ●職位為智能監控核心研發工程師

●負責計算機視覺方面的IEEE文章的講解及不同算法的實現研究，負責機器視覺系統圖像處理、分析及識別算法設計、實現，參與圖像處理技術研究與設計，對已有算法進行優化改進。使用OpenCV進行背景/前景提取、檢測識別、了解運動跟蹤的常用算法、設計相關信號特征提取算法及其設計模式識別分類器等。項目經驗

2008 09-2009 11模式識別與智能系統理論的算法研究 ●算法在MATLAB仿真，并在SIMULINK中建模，最后把這個算法用C++語言編程，在VC++中生成了可執行文件。

2009 01-2009 06生物細胞圖像病變檢測算法研究 ●在MATLAB中仿真了算法，正確率達到82%。

2009 07-2009 09圖像壓縮算法編碼器設計 ●在FPGA芯片上實現并驗證了方案，對比得出了FPGA比DSP在神經網絡實現上的明顯優勢，前者采用指令順序執行的方式，數據位寬固定，FPGA處理數據的方式是基于硬件的并行處理方式，即一個時鐘周期內可并行完成多次運算，特別適合于神經網絡的并行特點。2010 02在科進生物識別公司 ●了解了不同二維條碼尤其QR code的特點，探討了定位圖形的方法，了解了指紋識別，探討了小波變換及gabor變換在紋理圖像的特征提取的優劣。自我評價及愛好

●很強的責任心創新能力、自學能力及應用知識能力；誠實善良，勤奮刻苦，進取精神、團隊協作精神；愛好戶外運動、國學研究，齊白石大師的畫。

第三篇：模式識別簡介

模式識別簡介 Pattern recognition

誕生

狗的嗅覺的靈敏度非常高，大約是人的50至100倍。狗通過這項特異的功能來識別各種各樣的東西，幫助人類完成一些鑒別工作。不僅如此，識別也是人類的一項基本技能，人們無時無處的在進行“模式識別”，古人有一成語“察言觀色”表達的正是這個意思。

模式識別是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。計算機模式識別在20世紀60年代初迅速發展并成為一門新學科。

概念

簡單來說，模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。我們把環境與客體統稱為“模式”。隨著計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學信息（通過視覺器官來獲得）和聲學信息（通過聽覺器官來獲得）的識別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產品有光學字符識別（Optical Character Recognition, OCR）、語音識別系統。其計算機識別的顯著特點是速度快，準確性高，效率高。在將來完全可以取代人工錄入。

模式識別是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析，以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程，是信息科學和人工智能的重要組成部分。

研究

模式識別研究主要集中在兩方面，一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬于認識科學的范疇，二是在給定的任務下，如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家和神經生理學家的研究內容，后者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力，已經取得了系統的研究成果。

應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別，稱為模式信息。

模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時，開始時無法得知實際的類別數，需要識別系統反復觀測被識別對象以后確定。

模式識別與統計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控制論等都有關系。它與人工智能、圖像處理的研究有交叉關系。例如自適應或自組織的模式識別系統包含了人工智能的學習機制；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特征抽取環節應用圖像處理的技術；圖像處理中的圖像分析也應用模式識別的技術。

應用領域包括：計算機視覺、醫學圖像分析、光學文字識別、自然語言處理、語音識別、手寫識別、生物特征識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、文件分類、互聯網搜索引擎、信用評分、測繪學、攝影測量與遙感學。以“漢字識別”為例：

識別過程與人類的學習過程相似。首先將漢字圖象進行處理，抽取主要表達特征并將特征與漢字的代碼存在計算機中。就像老師教我們“這個字叫什么、如何寫”記在大腦中。這一過程叫做“訓練”。識別過程就是將輸入的漢字圖象經處理后與計算機中的所有字進行比較，找出最相近的字就是識別結果。這一過程叫做“匹配”。

還有一些比較典型的應用例子如： 去霧算法：

由有霧的圖片處理成無霧的過程用的是一種基于暗影通道的去霧算法。相機照出的相片=真實相片*透謝分布率+天空亮度。這里要做的就是根據公式求出真實相片，另外三個未知量是可以求出來的。

交叉驗證方法：

用來驗證分類器的性能一種統計分析方法,基本思想是把在某種意義下將原始數據進行分組,一部分做為訓練集，另一部分做為驗證集，首先用訓練集對分類器進行訓練,在利用驗證集來測試訓練得到的模型，以此來做為評價分類器的性能指標。

紋理：

在自然圖象中，紋理作為物體的一種重要外觀特征，為視覺感知提供了無處不在的信息，它在計算機視覺、圖形學、圖像編碼等領域都有著重要作用，例如，格式塔（Gestalt）心理學，早期視覺理論和Marr的原始簡約圖（Primal Sketch）都將紋理模式作為中心話題。

因此，對紋理的理解是視覺理解不可或缺的組成部分。過去的幾年里，紋理分析和合成的相關研究工作在基礎理論上與實際應用兩個方面都取得了振奮人心的發展，研究者結合計算機視覺，圖形學，現代統計物理，心理學和神經系統科學等領域的知識，提出了很多關于紋理理解的新方法。紋理的研究工作主要集中在兩個領域：濾波理論（filtering theory）和統計建模（statistical modeling）理論。濾波理論來源于在神經生理學中被發現并被廣泛接受的多通道濾波機制，該機制認為，人類視覺系統將視網膜圖像分解為一組子帶（sub-band）圖像信號，而這些子帶信號可以通過一組線性濾波器和圖像卷積然后經過某些非線性操作計算得到。濾波理論在紋理方面的應用主要有 Gabor 濾波器和小波（wavelet）塔等，它們在紋理分割和分類中有良好的性能。統計建模理論認為，紋理圖像是隨機場上概率分布的采樣，該理論涉及到時間序列模型（time series model），馬爾可夫鏈（Markov chain）模型和馬爾可夫隨機場（Markov random Field，MRF）模型等建模方法。基于統計的建模方法一般只需要用很少幾個參數來描述紋理特征，因此能為紋理提供簡練的表示，而且它能把紋理分析問題轉化為一個明確的統計推理問題來處理。

計算機視覺研究中低層視覺的一個主要研究方向是圖像分割。由于一個場景中，不同的物體之間有不同層度的交疊，使得最理想的分割結果也會出現物體的不同部分（可視部分）之間分割開來，而不可視部分則為其它物體所覆蓋的情況，這就不利于完整地展現物體。因此，有必要利用由圖像得到的相關信息，如原始簡約圖（Primal Sketch）、顏色一致性、方位一致性等，研究一套算法，把同一物體分在同一個層里面，然后再把它們相應的部分之間連接起來，組成完整的物體。這就是2.1D Sketch的主要研究任務。

2.1D Sketch主要研究面物體，且不關心物體之間的深度信息，而只考慮它們之間的偏序關系（Partial Order）。

2.1D Sketch的研究成果將會用于圖像分割、圖像編輯、藝術圖像生成以及圖像序列分析中。

機器學習：

機器學習是人工智能的一個分支，它是關于讓機器具有學習能力的一些算法。許多情況這種算法給一些數據和從這些數據屬性的推出的信息對將來出現的新的數據做出預測。之所以可以這么做是因為大多數的非隨機的數據包含一些模式，這些模式可以讓機器去做泛化。

機器學習的相關概念掃盲：

監督式學習：訓練數據中包含輸入的向量集合并且有相應的目標值（labeled樣例）

例如分類（Classification）、關聯規則、回歸(Regression)非監督式學習：訓練數據中不包含labeled樣例

例如聚類(Cluster)、Density estimation、Visualization.半監督式學習：組合了labled和unlabeled的Example去生成一個函數或分類

泛化（Generalization）：通過訓練數據訓練之后能夠識別新的數據。特征提取(Feature Extraction): 為了降維去除不想關的特征，在數據預處理階段把數據轉化成容易處理的。

機器學習的局限性：

機器學習在大量的模式面前的泛化能力是不同的，如果一個模式不同于以前所看到的，那么這個算法很容易被誤解。由于當前的數據量不夠，不能涵蓋各種將來的情況，所以機器學習的方法很容易出現過度泛化，從而出現不準確性。

AdaBoost人臉檢測原理：

一種基于積分圖、級聯檢測器和AdaBoost 算法的方法，方法框架可以分為以下三大部分: 第一部分，使用Harr-like特征表示人臉，使用“ 積分圖”實現特征數值的快速計算;第二部分，使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器;第三部分，將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，級聯結構能有效地提高分類器的檢測速度。

總結

自20世紀50年代以來，模式識別在人工智能興起后不久就迅速發展成一門學科。它所研究的理論和方法在很多科學和技術領域得到廣泛重視，推動了人工智能系統的發展，擴大了計算機應用的可能性。

經過多年的研究和發展，模式識別技術已廣泛被應用于人工智能、計算機工程、機器學、神經生物學、醫學、偵探學以及高能物理、考古學、地質勘探、宇航科學和武器技術等許多重要領域，如語音識別、語音翻譯、人臉識別、指紋識別、手寫體字符的識別、工業故障檢測、精確制導等。模式識別技術的快速發展和應用大大促進了國民經濟建設和國防科技現代化建設。

第四篇：模式識別與智能控制總結專題

模式識別與智能系統是一個新興的交叉學科，它源于自動控制與計算機科學，又和機電一體化、人工生命等學科密不可分，涉及計算機技術、控制與決策、電子信息、機電一體化、生物信息等眾多研究領域。

本學科培養德智體全面發展，在模式識別與智能系統領域具有堅實的理論基礎、系統的專業知識和熟練的實踐技能，了解模式識別與智能系統學科發展的前沿和動態，能夠適應我國經濟、科技、教育發展的需要，面向二十一世紀的科學研究、工程技術和高等教育的高層次人才。具備模式識別、圖像處理、人工智能、智能控制以及智能信息系統等方面的獨立從事科研和科技開發工作的能力，注重理論聯系實際，具有較強的創新意識和良好開拓能力，能夠分析和解決經濟建設和交叉學科中涌現出的新課題。熟練掌握一門外語，具有健康的身體。

二、研究方向

1．先進機器人技術

機器人是模擬人某種功能的自動化的機械電子裝置。側重于機器人控制系統、決策規劃系統、結構可視化設計等方面的研究與開發，以各種工業機器人、足球機器人、自主機器人為主要研究內容。

2．計算機視覺與模式識別

研究計算機視覺的理論與方法。應用圖像工程的有關原理與技術，研究圖像獲取、處理、分析、理解與辨識功能的實現，并應用于實際工程問題。

3．智能控制與調度

對模糊集理論、模糊控制及決策、神經網絡、專家系統、遺傳算法等智能控制理論和方法的研究，著重研究上述方法的綜合及其在工業控制中的實際應用，提高控制的效果和系統性能。

4．智能信息系統

將控制、優化、決策與調度結合起來，實現生產過程的綜合自動化，以及建立面向應用的管理與決策支持系統。著重研究各類復雜信息系統的優化、控制決策與調度。

5．計算機控制技術及應用

研究在低成本的概念下，使用先進的控制方法、計算機控制技術和網絡技術，設計計算機控制系統。著重開展對工業控制網絡、現場總線和分布式計算機控制系統的研究。

6.模式識別與信息處理自動化

研究模式識別與信息處理的理論與方法。重點研究文字識別、語音、圖象識別的方法、關鍵技術及其實際應用。

7.系統仿真與虛擬現實

系統仿真是應用系統建模與科學的計算方法，模擬并分析客觀事物運行規律。虛擬現實則又加以先進的圖像圖形處理技術，豐富參與者的沉浸感與想象力。

8.現代傳感器技術與智能儀表

各種新型傳感器的設計和應用。以超聲、微波、激光等現代檢測技術為手段，以計算機為工具的各種智能儀表的設計和使用，現代檢測技術與智能儀表在工程領域的應用。

模式識別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬于認識科學的范疇,二是在給定的任務下,如何用計算機實現模式識別的理論和方法。

模式識別可用于文字和語音識別、遙感和醫學診斷等方面。

智能系統研究的對象具有以下特點：

1.不確定性的模型

2.高度的非線性

3.復雜的任務要求

數學系的在這個專業很吃香，導師也很歡迎，這個專業與數學的聯系非常緊密，這么說吧，假設你要上數學系研究生的話如果導師不是老學究天天拿張紙拿支筆證明定理的話肯定會和這個領域有點關系的。

主要研究方向很廣，智能領域在現在發展也很迅速。主要的研究可以是機器人智能、各種生物信息識別（包括指紋、人臉、虹膜等等）、視頻跟蹤、自主導航、各類圖像處理（遙感圖像、醫學圖像等）、地理信息系統、三維仿真、數據挖掘等等。

第五篇：模式識別課程報告

模式識別文獻綜述報告

一，文獻綜述報告

閱讀至少5篇論文（最好包含1篇英文論文；自己去學校電子圖書館下載，考慮中國知網；IEEE，Elsevier等數據庫），寫一篇文獻綜述報告。

1.選題不限，可以是任何一種模式識別算法（例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等），閱讀所選題方面的相關文獻（論文都是關于一個主題的，例如都是svm算法方面的）。

2.寫一份文獻綜述報告，包括：每篇論文主要使用什么算法實現什么，論文有沒有對算法做出改進（為什么改進，原算法存在什么問題，改進方法是什么），論文中做了什么對比試驗，實驗結論是什么？注意，盡量用自己的話總結，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如這篇論文還存在什么問題或者缺點，這篇論文所作出的改進策略是否好，你自己對算法有沒有什么改進的想法？

3.把閱讀的參考文獻寫在報告后面。（包括：作者；論文名稱；期刊名稱；出版年，卷號（期號），頁碼。例如：[1] 趙銀娣，張良培，李平湘，一種紋理特征融合分類算法，武漢大學學報，信息科學版，2006,31(3):278-281.）

二、寫一下學習這門課的心得體會（占分數）。

學習這門課有什么收獲？老師在教學中還應該加入些什么教學內容？或者有哪些教學內容需要刪減？需要調整？對于作業（上機實驗）內容有什么意見和建議？目前內容過多過難還是適中？你希望出什么樣的上機題目（可以得到好的鍛煉和能力的提高）？完成作業過程中有什么收獲和體會？有沒有對模式識別或者某種模式識別的算法比較感興趣？有什么想法？