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模式识别期末论文


对模式识别应用领域的认识 摘要
自 20 世纪 60 年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中 的实际应用取得了很大的进展。 它所研究的理论和方法在很多科学和 技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了 计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果, 在很多地方得到了成功的应用。但是,由于模式识别涉及到很多复杂 的问题,现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。本 文主要讨论模式识别的一些基本概念和应用领域, 以利于对模式识别 的现状和未来的发展方向有更全面的了解。

模式识别的概述
模式识别是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其 中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。 模式识别能力普遍存在 于人和动物的认知系统,是人和动物获取外部环境知识,并与环境进 行交互的重要基础。 由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体 和现象,它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和 运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医 学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。

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模式识别的特点
(1)模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的,设计很大的数据集 合,并自动的以高速度作出决策。 (2)模式识别不象纯数学,而是抽象加上实验的一个领域。它的这 个性质常常 导致不平凡的和比较有成效的应用,而应用又促进进一 步的研究和发展。 由于它和应用的关系密切,应此它又被认为是一 门工程学科。 (3)学习(自适应性)是模式识别的一个重要的过程和标志。但是, 编制学习程序比较困难,而有效地消除这种程序中的错误更难,因为 这种程序是有智能的。 (4)同人的能力相比,现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的(对 图案和颜色的识别除外) ,机器通常不能对付大多数困难问题。 采 用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难, 当机器不能做出一个 可靠的决策时,它可以求助于操作人。

模式识别的应用
经过多年的研究和发展, 模式识别技术已广泛被应用于人工智能、 计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考 古学、 地质勘探、 宇航科学和武器技术等许多重要领域, 如目标识别、 生物特征识别、图像识别、图形识别和故障诊断等。经过多年的研究

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和发展。 模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和 国防科技现代化建设。

1. 生物特征识别
1) 人脸识别? 人脸是指人的面部视觉特征,主要包括两眼、鼻、口等特征。人 脸识别就是利用计算机技术从人脸图像分析中提取出有效的识别信 息, 用以鉴别人的身份。 人脸识别技术已经广泛应用于公安刑侦破案、 门禁系统、 摄像监视系统、 网络应用和信息安全等领域。 如图 1 所示。

图 1 人脸识别

与基于其他生物特征的识别方式相比,人脸识别具有自然和不易 被察觉两个特点。 自然性是指该识别方式同人类进行个体识别时利用 的生物特征相同。与人脸识别类似,人类也是通过观察比较人脸来确 认身份的。

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2) 指纹识别 指纹是指人类手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路,其形成 依赖于胚胎发育时的环境。指纹纹线有规律地排列形成了不同的纹 型,这些纹线的起点、终点、结合点和分叉点是指纹的细节特征点。 与其他生物特征相比,指纹具有两个突出的优点:一是稳定性,指纹 具有很强的稳定性, 从胎儿在 6 个月时指纹完全形成到人死后尸体腐 烂,指纹的纹型和细节特征点等不会有明显变化;二是独特性,指纹 具有明显的独特性,至今还没发现两个指纹完全相同的人。基于这两 个特点,指纹识别能够非常可靠地进行人的身份鉴别,已经在公安刑 侦破案、网络管理、银行、社保、雇员证明、门禁系统等领域得到了 非常广泛的应用。如图 2 所示。

图 2 指纹识别

指纹识别是生物特征识别领域发展最成熟、最可接受的一种识别 技术。然而,指纹识别还面临一定的挑战。在日常生活中,有一部分 人的指纹是无法采集的,这里既有先天遗传的问题,也有后天因素造 成的。例如由于手指皮肤有伤疤、长茧、病态皮肤、皮肤干燥、皮肤
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老化、采集设备受污染等原因,会使得图像采集设备无法采集或者不 能提供高质量的指纹图像。此外,由于每次捺印的方位不完全一样, 着力点不同会带来不同程度的变形, 也会给后续正确提取特征和实现 正确匹配带来一定的困难。 3) 语音识别? 语音是人类信息交流的基本手段,语音中包含语义信息、语言信 息、说话人信息和情感信息等。语音识别就是让机器通过识别和理解 过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术, 即让计算机识别出 人类语音中的各种信息。 语音识别涉及信号处理、 模式识别、 概率论、 信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等学科。语音识别已经在语 音输入系统、语音控制系统和智能对话查询系统中得到了广泛的应 用。例如在语音控制系统中,就是利用语音来控制设备的运行,相对 于手动控制来说更加快捷、方便。另外,语音识别可以用在诸如工业 控制、语音拨号系统、智能家电等许多领域,如图 3 所示。?

图3

语音识别?

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2. 目标识别
1) 雷达目标识别? 雷达目标识别是从目标的雷达回波中提取目标的有关信息标志 和稳定特征并判断其属性的识别技术。在雷达目标识别问题中,首先 可以利用回波信号的幅值、相位、频率和极化等获得用于目标识别的 信息,然后对目标信息进行训练和识别。进行雷达目标识别,必须依 靠目标识别技术, 模式识别技术的发展为该问题的研究提供了有利的 条件。如图 4 所示。

图4

雷达目标识别

2) 水下目标识别? 水下目标识别是现代声纳系统与水声对抗的一个重要组成部分, 是水面舰艇和潜艇急需解决的关键技术。如图 5 所示。在水下目标识 别中,由于舰船的辐射噪声包含了丰富的目标相关信息,因此基于舰 船辐射噪声的目标识别已经成为一个重要的研究方向, 其基本任务就 是正确采集各种舰船的辐射噪声并进行分类识别。 由于水下目标型号
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繁多,目标所处环境多变,因此在实际的分类识别应用中很难达到预 期的性能。

图5

水下目标识别?

3) 图像识别 图像是指各种图形和影像的总称。图像识别就是利用计算机对图 像进行处理、 分析和理解, 以识别各种不同模式的目标和对象的技术。 目前,图像识别涉及遥感和航空图像分析、显微图像、热像及超声图 像检查、 金相图分析与鉴定、 车牌识别等领域。 如图 6 所示。 实际上, 人脸识别和指纹识别也属于图像识别的一种。

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图6 图像识别

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3. 图形识别 图形识别技术是计算机视觉中的一个重要研究内容,已广泛地应 用于工业自动化、图像分析与识别、文字识别等领域。图形识别中的 模式是指由若干元素或成分按照一定关系形成的某种刺激结构, 也可 以说模式是刺激的组合,例如,几个线段组成的一个图形或字母,几 个笔画组成的一个汉字、一幅人头像等。为了进一步开发计算机的功 能, 人们力图将图形识别的能力赋予计算机, 图形识别系统应运而生。 图形识别系统一般包括以下四个部分:获取图形信息、预处理、特征 提取和学习及分类识别。 图形识别系统的关键在于特征提取和分类识 别两个阶段。 如果在特征提取阶段能够选取对输入图形具有高度准确 描述能力的特征,则对系统的建立具有重要的意义。此外,有效的图 形特征可以减轻后续的模式识别工作的负担。在分类识别阶段,分类 器的正确设计可使系统具有较高的准确性和稳定性。 现有的图形识别 方法主要包括基于神经网络的图形识别方法和基于分类器联合的图 形识别方法等。? 4. 故障诊断? 故障诊断是指对系统运行状态和异常情况作出判断,并根据诊断 作出判断,为系统故障恢复提供依据。要对系统进行故障诊断,首先 必须对其进行检测,在发生系统故障时,对故障类型、故障部位及原 因进行诊断,最终给出解决方案,实现故障恢复。在故障诊断系统中 应用模式识别主要是针对系统的运行状态进行识别和分类, 从而对故 障或者异常情况进行识别和分类。
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基于模式识别技术的故障诊断系统主要包括四大部分: (1)数据的获取及预处理,主要是将传感器的信号转变成计算机可以 运算的符号,并将数据进行适当的预处理。? (2)为了有效地进行分类识别,根据系统的性质和要求对原始数据进 行特征提取和选择。?? (3)根据获得的特征正确地选择学习器或分类器,对系统状态进行分 类。 (4)根据分类和识别的结果对系统作出相应的决策判断。?

发展趋势
模式识别技术是人工智能的基础技术, 21 世纪是智能化、 信息化、 计算化、网络化的世纪,在这个以数字计算为特征的世纪里,作为人 工智能技术基础学科的模式识别技术,必将获得巨大的发展空间。在 国际上,各大权威研究机构,各大公司都纷纷开始将模式识别技术作 为公司的战略研发重点加以重视。 模式识别的研究主要集中在两方面,即研究生物体(包括人)是如 何感知对象的,以及在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的 理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家 的研究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和 计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

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总结
模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科,教与学的方式值得 我们研究和探索。可以看出模式识别具有相当大的前景,而且模式识 别的应用得到越来越多的人的支持,而且它的成效也十分显著。本文 概述了模式识别的应用领域、基本方法,并分析了最近的发展趋势。 由于本人对模式识别认识有限,对模式识别的其他问题没有展开阐 述。当然,现在的模式识别还不算真正完整,不过人类科技是不断发 展的,相信总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会, 成为我们人类不可或缺的一部分。

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火电厂自动化专题结课作业
对模式识别应用领域的认识

班级: 自动化 12K2 姓名: 夏云阳 学号:121912010225

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