第八章图像识别

1第八章图像识别信息与通信工程学院张洪刚zhhg@2模式识别和模式的概念感知：从环境获取信息3计算机模式识别模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从感知数据中提取信息（判别物体和行为）的过程。数据获取模式分割模式识别姚明ROCKETS11概念4模式识别的意义数字化感知数据：来源丰富、数量巨大概念5模式识别的难点感知数据：非结构化（像素、声波等）概念6模式与模式类样本(sample,object)：一类事物的一个具体体现，对具体的个别事物进行观测所得到的某种形式的信号。模式(pattern)：表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。B与A则属于不同模式。样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概括。模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。模式识别是从样本到类别的映射。概念7模式识别的基本问题（1）特征如何提取？-------特征产生（2）最有效的特征是那些特征？-------特征选择（3）对特定任务，如何设计分类器？

-------分类器设计（4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误率是多少？

-------分类器评价8模式识别方法的分类（1）监督与非监督模式识别

A、监督模式识别

利用先验知识和训练样本来设计分类器。

B、非监督模式识别

利用特征向量的相似性来自动进行分类。9有监督学习（supervisedlearning)：用已知类别的样本训练分类器，以求对训练集数据达到某种最优，并能推广到对新数据的分类。非监督学习（unsupervisedlearning)：样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类(聚类，clustering)10模式分类

vs.

模式聚类Classification(knowncategories)Clustering(creationofnewcategories)Category“A”Category“B”Classification(Recognition)(SupervisedClassification)Clustering(UnsupervisedClassification)11监督与非监督学习方法比较模式识别方法12参数估计近邻法直接计算判别函数·非参数方法有监督学习最小距离分层聚类无监督学习静态模式（不相关）HMM时序模式（相关的静态模式）统计模式识别模板匹配结构模式识别人工神经网络句法模式识别统计学习理论和支持向量机模糊模式识别13模板匹配TemplateMatchingTemplateInputscene14结构模式识别用简单的基元(primitives)和结构关系来描述复杂对象YNMLTXZSceneObjectBackgroundDELTXYZMNDE15句法模式识别定义：描述待处理模式的结构信息，并用形式语言中的文法定义模式结构，并通过句法分析进行分类对象被描述为以基元为基本单位（符号化）的文法源自语言学，但不限于语言学应用基本概念基元：预定义的不再包含细节结构信息的子结构文法：对模式的描述（基元为字符）字符串句法：对字符串进行判别，是否文法描述的“语言”16句法死模式答识别蚁系统嫁框架预处理基元分割或分解句法分析基元和关系选择文法结构及推理测试模式训练模式分类学习过程错误率检测基元及关系识别17人工少神经岩网络计算晨“仿详生”智能鱼计算脖机大规克模并胡行分布遍式的校计算学习拘，泛活化和屡自适功应容错雹，非吓确定万，不父精确似的分何类人工层神经效网络1819模糊诉模式鲜识别19背65年Za偶de枕h提出词模糊姓集理票论是对超传统蒙集合玩理论般的一它种推掉广传统赤：属年于或只者不晌属于模糊透：以脚一定砌的程臣度属旗于模糊杆逻辑艺：相蹈对传挖统二增值逻奔辑“炕是或酷不是斤”模糊潮数学赶：研识究模缺糊集桨和模挎糊逻误辑模糊资系统捉：应柔用角迎度20模糊磁模式散识别墨方法隶属慌度函破数对象x属于屡集合A的程裹度的粘函数婶，值拳域[0恒,涨1]模糊偶模式鹊识别扭方法将模刊糊技污术引送入传屯统模皱式识捞别方娇法中模糊痒特征模糊撒分类稼：模电糊子夺集代压替确孕定子后集模糊暂评价21统计商模式友识别模式治识别快最初击从统番计理膊论发躺展而毒来基本斤思想遵：模体式被男描述职为一息组测投量值晚组成应的随应机特植征向泼量，绸用概庙率统箩计理认论对伯其进礼行建捉模，稀用统毛计决昂策理像论划捧分特彼征空幻玉间来信进行俊分类渣。22统计熟模式做识别扮的一坝般过侨程预处理特征提取/选择分类预处理特征提取/选择学习分类规则测试模式训练模式分类训练错误率检测23统计麻模式鸡识别哥基本亦过程基本坛系统春组成数据蓄获取蜡：测化量预处响理：荣利于我特征铃提取床和分介类特征俭提取钳与选负择降维选择穴有利拖于分救类的貌特征约，去暗除不通利分悔类的炊特征分类店决策错误刻率最诱小损失便最小24统计扔模式门识别距离戴分类班法1.标准薯模式江法设由馋训练剩样例午可获纱得c个模真式类1,2,…篇,c，且及可获皮得各面个模鹅式类瘦的标挨准模根式M1,慰M2,…陈,魄MC。那旬么，亚对于讨待识崭模式X，可损通过兴计算母其与缠各标纽奉准模们式的今距离d(X,晋Mi)模(i=1盘,2巡寿,…外,c旁)来决霞定它火的归因属。洞具体萝分类蒸规则患为：d(X,Mj)=克mi狭nd(X,Mi)Xji=1绞,2喘,…冲,c即与X距离或最小卸的标平准模稿式所东属的榜模式胖类即券为X的所猪属模奋式类尺。25m1m2xg(x)=0m1m2x262.平均扁距离坊法平均显距离捐法就语是将休待识意模式X与模夕式类ωi(i=1遇,2冠,…东,c)中所召有样锯例模略式的轻距离歇平均户值作津为与X的距遍离，摇然后循以距捐离最材小的碰模式习类作佩为X的类杂属。岔分类饱规则碧可描颈述为伏：其中,(k=1坛,盏2,包…泼,c),sk为模聪式类ωk中的鸽样例循模式断数。273.最近迫邻法乞最近邻法是祖将与差待识耐模式X距离葱最近余的一餐个样扫例模熟式的悉模式熔类作暖为X的类僵属。姑分类渴规则改可描着述为其中,

sk为模式类ωk中的样例模式数。2829几何淡分类搭法一个检模式取类就盛是相轻应特茶征空匪间中绢的一此个点债集。右一般拔来讲瓣，在捷特征碰空间巴中一平个模费式类迹的点蹦集总哨是在铃某种扇程度碰上与散另一慕个模涝式类获的点恐集相偏分离元。因防此，难模式秩识别零的另份一个驼思路剩就是捉设法对构造话一些赠分界姨面（压线）梦，把狸特征柳空间Rn分割望成若番干个环称为俩决策沈区域联的子乎空间Ri(i=1出,2鼻,…浙,n局)，使烘得一句个模兽式类致刚好术位于夜一个侮决策竭区域臭。这崖样，村对于快待识虏模式X，就夜可以历利用龟空间敞中的达这些梁分界缸面来孝判定X的类顺属。充分界忙面（农线）傻方程gi(X)=纱0中的提函数gi(X)称为郑判别幸函数送。显撑然，朵构造童分界扯面的哪关键插就是迹构造最其判贤别函银数。分界坡面（能线）缘瑞可分哄为平破面（煮直线以）和酒曲面帝，相选应的魔判别趟函数甚为线幻玉性函磁数和踏非线饰性函糕数。捉下面耳介绍爪分界誉平面爪和线榆性判栏别函方数。30对于尾二分界类问款题,显然信只需今一个朗分界灵平面盖。设剥判别溪函数能为g(X)=WTX+w0其中W=赏(w1,w2,布…,wn)T为X中各蝴分量x1,x2,璃…,xn的系脂数组饼成的笑向量创，称械为权抵向量鸭；w0为一靠个常鞠数，徒称为楚阈值柜权。佣那么割，分奸界平梳面方折程为g(X)碌=WTX+w0=流0由几杂何知猜识知,位于昨这个促分界奶平面嘴两边倘的点X的判期别函绩数值g(X)符号橡相反片。于眼是,可有堤分类甘规则:g(X)>鞠0X1g(X)<误0X2g(X)=滋0X属于1或2，或卸者不芽可判怪别31二分愈类问劫题的席分界巾面(线)示意32概率剖分类姨法基于帅最小弄错误子率的之贝叶彼斯决护策因为漂模式生属于椅哪一使模式岭类存狱在不嚷确定纷性,所以辣需要氧用概引率来耍决策,就是塘说对唯于待菜识模等式X,如果斑它属骡于哪般个类井的概驳率大民则它眨就属芹于哪沸一类线。但斤如果葡直接倚使用掠各模执式类施的先流验概胸率P(ci),则会尊因先输验概隆率所告提供以的信岛息量汉太少蛮而导趋致把甩所有条模式戒都归遵入先笛验概色率最猫大的捧模式卫类的称无效序分类磨。因碧此,应该捎考虑愿后验点概率P(ci|X),但通皱常概肌率P(ci|X)不易松直接揭求得哈的。勇幸好,概率信论中脂的贝照叶斯滩公式俗可以弦帮忙,事实掌上,由贝坐叶斯毛公式先验金概率驴、类颈条件足概率称密度金和后练验概活率先验科概率：根据鸦大量侨统计对确定界某类萄事物扇出现红的比前例，如巷在我考国大雅学中代，一伸个学关生是研男生傅的先纷验概径率为0.叮7，而重为女翻生的女概率我是0.拉3，这凝两类端概率代是互灯相制歉约的稀，因匹为这交两个袄概率勤之和哗应满业足总悔和为1的约慎束。类条旁件概蒙率密蚂度函抬数：同一役类事倍物的净各个奔属性誉都有踢一定肤的变悬化范劣围，尊在这犁些变甚化范箱围内浆的分源布概辨率用桂一种愚函数住形式斑表示症，则梁称为碍类条煮件概旨率密皆度函验数。这挂种分疗布密菌度只轧对同抢一类搭事物煎而言躺，与童其它展类事迫物没讨有关间系。榴为了强调臣是同疫一类呆事物岗内部，因停此这侵种分玻布密酬度函坚数往令往表畜示成条件钻概率的形规式。吉例如x表示场某一健个学鞠生的详特征六向量广，则穿，男剩生的雷概率俯密度己表示适成P(x|男生)，女友生的凯表示偷成P(x|女生)，这由两者消之间络没有龙任何极关系境，即堤一般塑的情际况下P(x|w1)+P(x|w2)≠柜1，可缩慧为从[0炭,2榴]之间鸦的任帖意值旺。后验穿概率：一个青具体挡事物西属于题某种欧类别农的概泼率，例州如一秃个学嫩生用棵特征狗向量x表示虫，它鼠是男胃性或陆女性惧的概沸率表敞示成P(男生|x)和P(女生|x)，这乎就是丧后验侦概率透。由绣于一沾个学霉生只狂可能吼为两津个性界别之炼一，妹因此净有P(男生|x)+堂P(女生|x)=累1的约呆束，悼这一吵点是触与类欧分布赴密度石函数搏不同慕的。坝后验俗概率挖与先绢验概诱率也安不同山，后验亭概率岩涉及谱一个虏具体浮事物摊，而微先验融概率笑是泛旬指一昌类事姿物，因机此P(男生|x)和P(男生)是两涨个不省同的惨概念壮。图解p(x|ω1)p(x|ω2)p(ω1|x)p(ω2|x)类条腾件概刮率密膛度函跪数后验漏概率最小痕错误率决贷策35模式赢识别佳过程息示例挑：Fi链sh展C躁la委ss棍if谣ic氏at巴io黑n预处打理：im抄ag跨e轿en活ha钳nc袭em练en牛t,灯s长ep呀ar茧at吃in石g半to甲uc旋hi旬ng直/o熄cc投lu家di祖ng籍f止is茅he疫s避an忆d避fi模nd厦in夺g筒th钓e府bo凶un带da傅ry野o将f烈th稿e失fi宿shEx词am赶pl嘴e祝fr每om躲:暑R.傻D逢ud保a,相P填.睛Ha虏rt具,足D.蔽S限to魂rk局,甚“P锻at兰te监rn酱C凉la桥ss丧if鹅ic主at具io尸n”漂,科s撑ec恐on斗d偿ed绿it呈io穴n,棍2慈00笛0.36先验燃知识:鲈鱼仇一般绍比鲑池鱼长通过钞长度L是否支超过射了临些界值L*来判肚断种捕类为了部确定腥恰当散的L*值，祸必须为先获叛得不药同类代别的吓鱼的藏若干咐样本(“设计卫样本事”或冲”训挑练样挑本”)进行烟长度余测量幼。3738验证抚了平荣均意悼义上扭鲈鱼廉要比耳鲑鱼衔长的拉结论令人艺失望荒的表亩明:单一奔的特众征判炊据是触不足顷以完藏美分熊类的稻。继续浸尝试漂别的燃特征聪，如:鱼的策平均角光泽萍