模式识别(1)

模式识别  张学工著  第三版  （复习）

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• 什么是模式识别？

　　广义上说，存在于时间或者空间上的某一事物，如果能够被判断与其他事物相同或者相似，这些事物都可以被称为模式。模式并不是指这些事物本身，而是从这些事物中提取出来的具有时间或空间分布的信息。因此，我们可以称从某一具体事物中观测得到的时间或者空间分布的信息为模式。而模式所属的类别或者同一模式中的总体称之为模式类。

　　模式识别就是对模式的判别与分类。

• 模式识别的分类

　　模式识别可以分为句法模式识别，又称为结构模式识别，和基于数据的模式识别。而基于数据的模式识别的基础是统计模式识别。(这里主要讲述的是统计模式识别)

• 模式识别的基本流程

　　监督模式识别：         信息获取 ------>  预处理 -------------> 特征选择与提取 ------------->分类器设计与分类

　　非监督模式识别：      信息获取 ------>  预处理 -------------> 特征选择与提取 ------------->聚类(自学习) ------------> 结果解释

　　信息获取： 　　　　主要包括各种传感器等的 测量、采样和量化

　　预处理：    　　　　其目的是为了去噪，以强化有用信息，并对有输入测量仪器或其他设备造成的退化现象进行一定程度的修复。

　　特征选择与提取：　 为了有效实现分类，对观测数据进行选择或者变换，得到最能反映分类本质的特征

• 模式识别的典型应用

　　语音识别、人脸识别、字体识别、虹膜识别和情感分类等等

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本书所讲内容结构：

接下来，我们逐次展开来讲。