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文檔簡介

1、第8章圖像識別第（1）頁第（2）頁第（3）頁第（4）頁第（5）頁第（6）頁目錄8.1 圖像識別的基本概念8.2 基于匹配的識別技術(shù)8.3 統(tǒng)計識別方法8.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別法8.5 支持向量機識別方法第（7）頁8.1 圖像識別的基本概念“模式識別”是外部信息被感官接收并被轉(zhuǎn)換成有意義的感覺經(jīng)驗的過程。圖8-1模式識別系統(tǒng)圖第（8）頁8.2 基于匹配的識別技術(shù)互相關(guān)相似性測度 假設(shè)模板為T，被搜索的基準(zhǔn)圖為S，模板T在S上移動，覆蓋的子區(qū)域為S ij，i和j是子區(qū)域的左上角像素在基準(zhǔn)圖中的坐標(biāo)，則歸一化互相關(guān)相似性測度為：（8-7）第（9）頁8.3 統(tǒng)計識別方法統(tǒng)計模式識別是對模式的統(tǒng)計分類方

2、法 首先將被識別的對象數(shù)字化，以變換為適合計算機處理的數(shù)字信息。 然后進行特征提取，并將輸入模式從對象空間到特征空間。射此階段得到的特征向量被定義在一個特征空間中，這個空間包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者說不同類別的對象都對應(yīng)于空間中的一點，即模式可用特征空間中的一個點或一個特征矢量表示。這種壓縮了信息量，而且易于分類。射不僅 在分類階段，則利用決策系統(tǒng)對特征空間進行劃分，從而達到識別不同特征對象的目的。第（10）頁8.3.1線性決策函數(shù)早在20世紀(jì)30年代，費希爾在研究3種不同類型的鳶尾屬植物的花（Setosa、Virginica和Versicolor）時，就采用線性決策函數(shù)方法來

3、對花朵進行識別。做法：通過測量花瓣的寬度和高度，并用這兩個度量來作為描述子而生成二維矢量模式。第（11）頁鳶尾屬花瓣的二維矢量模式空間第（12）頁分析當(dāng)將Virginica和Versicolor歸并為同一模式時，用一條直線可以很容易地將Setosa類(即模式)和非Setosa類(即模式)分割開來。此時線性決策函數(shù)為直線方程：其中，為二維特征；為參數(shù)。屬于屬于類的任意模式類的任意模式，代入后將得到正值；，代入后將得到負(fù)值。當(dāng)特征向量X的維數(shù)n=2時，決策邊界為一直線， 當(dāng) n=3時，決策邊界為平面；n>3 時，決策邊界為一超平面。第（13）頁8.3.2最小距離分類器假設(shè)已知樣本有類模式，即。那么形模式的模可以定義為該類模式的平均矢量，這里式矢量數(shù)目：是類那么任

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