一、模式識別系統的主要目標

模式識別系統的主要目標是在特征空間和解釋空間之間找個一種映射關系。

二、模式識別系統的構成

①數據獲取：將對象屬性轉換為計算機可以接受的數值或者符號串集合。數值或者符號串組成的空間稱為模式空間。

②預處理：為了去噪，排除不相干信號，留下對象性質和與識別方法密切相關的特征。

③特征提取和選擇：從多個特征中選擇有用特征，可進行降維。一般來說，特征種類越多，效果越好，但是可能出現維數災難，即特征維數過高，計算機難以求解。

④分類決策：在特征空間用模式識別的方法吧識別對象歸類。

⑤分類器設計：利用訓練集確定判別函數，改進判別函數和誤差檢驗。

三、模式識別基本方法

模式識別就是對多維空間中各種模式的分布特點進行分析，對模式空間進行劃分，識別各種模式的聚類情況，從而做出判斷或決策。

①統計模式識別：

? ?適用于給定的有限數量樣本集，基本思想是將特征提取階段得到的特征向量定義在一個特征空間中，這個空間包含所有的特征矢量。用數值來描述特征

? ?(a).聚類分析

? ?兩種方式：第一種試探方式，按最近鄰規則指定某些模式樣本屬于某一聚類類別，典型的就是最近鄰規則和最大最小聚類算法；第二種是聚類準則函數法，定義準則函數，其函數值與樣品的劃分有關，取極小值則認為正確劃分。

? ? (b)判別類域界面法

? ? ?用訓練集學習或者訓練得到判別函數。典型的是線性判別函數，利用超平面對特征空間進行分割。權向量決定超平面方向，閾值權決定位置。

? ? ?(c)統計判決

? ? ? 按概率統計理論導出各種判決準則。用到概率密度函數，先驗概率和條件概率，即貝葉斯法則。

②句法結構模式識別

? ? 用符號描述特征，采用分層描述法，基本思想是把模式識別描述為簡單子模式的組合，得到一個樹形結構的描述，底層最簡單的子模式稱為模式基元，計院的選擇相當于決策理論方法中的特征選擇問題。基元本身不能含有重要的結構信息。模式以一組基元和它們的線性組合來描述，稱為模式描述語句。基元組合成模式的規則，由所謂語法來指定。

? ?句法結構模式識別又稱為結構方法或語言學方法，主要用于文字識別、遙感圖形的識別與分析，紋理圖像的分析等。

四、模式識別方法的選取

? ? ?方法的選取取決于問題的本質，被識別對象復雜，包含豐富結構信息，一般采用句法方法，反之采用決策理論方法。

? ? 統計模式識別能考慮干擾、噪聲的影響，識別模式基元能力強，但是對結構復雜的模式抽取特征困難，不能反映模式的結構特征，對模式本身的結構關系很少利用，難以從整體角度考慮識別問題。

? ? ?句法結構模式識別能反映模式的結構特性，可用簡單的基元開始，由簡至繁。但未考慮模式所受到的環境、噪聲的干擾等不穩定因素影響。當存在噪聲時，抽取基元困難，且易事物。

? ? ?應用中常結構兩種方法，分別施加在不同層次，提出了隨機文法，屬性文法等一些研究方向。

總結

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