1.5 模式识别系统的典型构成 一个模式识别系统通常包括原始数据的获取和预处理、特征提取与选择、分类或聚类、后处理四个主要部分 有已知样本情况:监督模式识别 信息获取与预处理——特征提取与选择——分类器设计(训练) ——分类决策(识别) 无已知样本情况::非监督模式识别 信息获取与预处理——特征提取与选择——...
3.监督模式识别与非监督模式识别 监督模式识别 已知类别，并且能够获得类别已知的训练样本，这种情况 下建...
在实际应用中,输入矢量的可变性将使得训练数据可以仅包括所有可能输入矢量的一小部分,因此鲁棒性是模式识别的中心目标。 对于大多数实际应用,原始输入变量通常是经过预处理的,以将它们转换为一些新的变量空间,以此使得模式识别问题更容易解决。例如,在数字识别问题中,我们通常缩放数字的图像,使得每个数字包含在固定大小的...
模式识别是一种通过分析数据特征、模型、算法等手段，从数据中寻找规律、发现隐藏的模式或结构的技术。通常是从某些对象、场景、过程等方面入手，对数据进行处理，以便于对这些对象、场景、过程进行分类、检测、识别、分割、分析等目的。模式识别是机器学习的一个分支，机器学习是通过训练模型进行预测或决策的一种方法，...
一、模式识别(pattern recognition) 人类在识别和分辨事物时,往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础上产生的整体性质和特征的认识。 其实,每一种外界事物都可以看作是一种模式,人们对外界事物的识别,很大部分是把事物进行分类来完成的。
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...
1:N人脸识别模式，同时具有动态比对与非配合两种特点。动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程；而非配合性是指识别的过程表现出非强制性与高效性的特点，识别对象无需到特定的位置便能完成人脸识别的工作。由于这两个特性使1:N身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与VIP客户人脸识别等...
目前做车牌识别系统的厂家研发的车牌识别模式,一般大致分为三种:地感线圈识别模式;视频识别模式;视频+地感识别模式。 (1)地感线圈识别模式 地感线圈触发,当车辆经过时触发地感线圈,相机进行抓拍,识别出车牌,优势在于触发率高、不易漏车,而且性能实用稳定,针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感,工作量大...
一、车牌识别模式的介绍 车牌识别的识别模式从发展历程来说主要包括以下四种：1、传统模式：传统车牌识别模式通常采用基于特征的模式。这种模式的特点是通过预处理和特征提取的方式，获取车牌图像中的特征信息，再通过分类器对这些特征进行判定。传统模式需要人工设计特征提取器和分类器，因此识别准确率和鲁棒性受到很大的...