模式识别是人工智能的一个分支领域。人工智能是通过计算使机器模拟人的智能行为，主要包括感知、思维（推理、决策）、动作、学习，而模式识别主要研究的就是感知行为。在人的5大感知行为（视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉）中，视觉、听觉和触觉是人工智能领域研究较多的方向。模式识别领域主要研究的是视觉和听觉，而触觉...
模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式识别的对象:万事万物(视觉、听觉、味觉、嗅觉、触感、感觉) 类似...
本文章主要介绍了模式识别的基本概论和统计决策方法(贝叶斯决策)和概率密度函数估计。 一、概论 1.1 模式与模式识别 模式:指需要识别且可测量的对象的描述 模式识别:利用机器(计算机)模仿人脑对现实世界各种事物进行描述、分类、判断和识别的过程。 样本:所研究对象的一个个体 ...
模式识别领域涉及通过使用计算机算法自动发现数据的规律性以及使用这些规则来采取诸如将数据分类成不同类别的行为。 考虑识别手写数字的例子,如下图所示: 每个数字对应于28×28像素图像,因此可以由包括784个实数的矢量x表示。我们目标是构建一个机器,它将这样的向量x作为输入,并将产生数字0,...,9的标识作为输出。由于...
模式识别(Pattern Recognition)是一种人工智能技术,旨在使用计算机算法和数学模型对数据进行分类和预测。它广泛应用于医学、图像处理、自然语言处理、金融等领域,可以帮助人们快速高效地处理大量信息,发现规律和趋势,提高决策和判断的准确性。 1. 什么是模式识别 ...
二、模式识别的主要方法 划分的原则 问题的描述方式 问题或样本性质 理论基础 应用领域 根据问题的描述方式: 基于知识的模式识别方法:以专家系统为代表,根据人们已知的(从专家那里收集整理得到的)知识,整理出若干描述特征与类别间关系的准则,建立一定的计算机推理系统,再对未知样本决策其类别。
一、计算机模式识别的基本步骤 收集信息（数据预处理）模式识别的第一步是收集信息。这里的信息是指能够代表待识别对象的原始数据。这些数据可能来自于各种传感器，如摄像头、麦克风等。原始数据通常包含大量的冗余和噪声，因此需要进行数据预处理。数据预处理的目的是去除冗余信息、减少噪声干扰，将原始数据处理成适合后续...