人工智能系列：一文让你读懂什么是模式识别

在这一步，系统会从预处理后的数据中提取重要的特征。例如，在图像识别中，特征可能包括颜色、形状、纹理等。在这一步中，系统会将数据分割成更小的部分，以便于后续处理。例如，在文档分析中，这可能涉及到区分文本、图像、表格等不同元素。这是流程的第一步，涉及从原始源获取数据。分类器的目标是根据提取的特征将数据分配到预定义的类别中。可以发现亮度比长度分类结果好很多，但是可能还有更好的特征，这里不展开了，感兴趣的

小梁不秃捏

5777人浏览 · 2024-06-20 19:55:43

小梁不秃捏 · 2024-06-20 19:55:43 发布

1.什么是模式识别

1.1人工智能和模式识别

• 人工智能(Artificial Intelligence, AI) ：构造智能机器 (智能计算机、智能系统 ) 的科学和工程，使机器模拟、延伸、扩展人类智能

• 人类智能

– 感知：看 ( 视觉 ) 、听 ( 听觉 ) 、摸 ( 触觉 ) 、闻 ( 嗅觉 ) 、尝 ( 味

觉 )

– 学习：有教师学习，自学习

– 思维：推理、回答问题、定理证明、下棋等

– 行为：表情、拿物、走路、运动

人工智能研究内容

• 机器感知(模式识别)

– 模式分类、模式匹配

– 计算机视觉、图像视频分析

– 语音识别、自然语言理解

• 机器学习

– 从数据或经验学习模型或程序

– 监督学习、无监督学习、半监督学习等

• 机器思维(问题求解)

– 专家系统、自动问答、机器定理证明、下棋等

• 智能行为

– 机器人动作、自动驾驶、无人机等

模式识别在 AI 中的地位

• 模式识别： 机器感知环境，从环境获取信息和知识

– 视觉感知： 从图像识别文字、物体、行为等，从而理解周围环境

– 听觉感知： 从声音和文本识别场景、理解语言和获取知识

1.2信息感知

感知：从环境获取信息

人和动物通过感知从周围环境获取信息。感知就是模式识别过程。

1.3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、现象）的过程

1.4模式识别应用

 安全监控（身份识别、行为监控、交通监控）

 空间探测与环境资源监测（卫星 / 航空遥感图像）

 智能人机交互（表情、手势、声音、符号）

 机器人环境感知（视听触觉）

 人类健康（医学图像、体测数据）

 工业应用（零部件 / 物品分类、损伤检测）

 文档数字化（历史书籍报纸、档案、手稿、标牌等）

 网络搜索、信息提取和过滤（文本、图像、视频、音频、多媒体）

 舆情分析（互联网、大数据）

有些生物特征（如虹膜、指静脉）精度高，但是需要客户配合。

有些（如签名、步态）精度相对较低，但是不需要配合，有适合其应用的场合。

智能交通、无人驾驶：交通标志识别、道路识别、车辆识别、行人识别等

1.5模式识别发展简史

• 生物“模式识别” ( 心理学 )

• 光学 / 机械模式识别

– 第一个光学字符识别 (OCR) 专利： 1929

• 现代模式识别：电子计算机发明以后

– 先期统计学基础 (19 世纪以前 ) ： Bayes, Gauss, Fisher 等

– 早期统计模式识别： IBM (1950s-)

– 第一个“模式识别”学术会议： 1966 ( 波多黎各 )

– 早期模式识别教材： Fukunaga (1972), Duda&Hart (1973)

– 第一次国际模式识别大会 (ICPR) ： 1972

– 国际模式识别协会 (IAPR) ： 1974 筹建， 1978 年正式成立

模式识别方法演化

• 核心内容：模式分类

– 特征提取 / 选择、聚类分析、分类器设计（机器学习）

• 统计模式识别： 1950s-

• 句法、结构模式识别： 1970s-

• 人工神经网络： 1980s-

• 支撑向量机、核方法： 1990s-

• 多分类器、集成学习： 1990s-

• Bayes 学习： 1990s-

• 1990s-: 模式识别技术大规模应用

• 2000s-: 半监督学习、多标签学习、概率图模型

• 最近：迁移学习、稀疏表示、深度学习 ( 神经网络复活 )

1.6相关问题和领域

模式识别相关问题

• 数据预处理

– 视频、图像、信号处理等

• 模式分割

– 检测定位、背景分离、模式 - 模式分离

• 运动分析

– 目标跟踪、运动模式描述

• 模式描述与分类

– 特征提取 / 选择、模式分类、聚类、机器学习

• 模式识别应用研究

– 针对具体应用的方法与系统

相关领域：模式识别-机器学习-数据挖掘

2.模式识别形式化

2.1模式和模式识别

• 模式的两个层次

– 样本 (Sample, instance, example)

– 类别 (Class, category)

例如：100个样本、10个类别

• 模式识别核心技术：模式分类

比如下图：

检测出： 2-class (binary)

判别出： 2-class, multi-class

分类器设计：机器学习

相关问题：特征提取、特征选择

2.2模式表示

模式表示有两个方面，一是识别对象表示，二是分类器表示

• 识别对象表示 ：特征

– 特征矢量： x = $[$ x 1 , x 2 ,…, x n ] $]^{T}$

– 特征空间 ( 线性空间、欧式空间 )

– 问题： 特征提取 、 特征选择

• 分类器表示

– 类别模型： M i = M ( x, $\theta _{i}$ )

– 判别函数： y i = f ( x , $w_{i}$ )

(Discriminant function)

d ( x , $w_{i}$ )=- f ( x , $w_{i}$ )

– 决策面

f ( x , $w_{i}$ ) = f ( x , $w_{j}$ )

2.3特征空间

• 特征矢量表示的好处

– 一个模式 ( 样本 ) 对应空间中的一点

– 容易计算样本之间的距离 / 相似度

– 大量数学工具，分类器模型核学习方法，性能分析

• 欧式空间特性

– 欧式距离：坐标系不变性

– Metric

d(x 1 ,x 2 )+d(x 1 ,x 3 )>d(x 2 ,x 3 ) $R_{i}$

d(x 1 ,x 2 )-d(x 1 ,x 3 )<d(x 2 ,x 3 )

2.4特征空间中的分类

• 分类：空间划分

– 距离度量 / 相似度：mind(x, $M_{i}$ )

– 决策区域： $R_{i}$ =arg max f(x, $w_{i}$ )

• 线性可分 / 不可分

• 线性 / 非线性判别

2.5一个例子

下面以鱼分拣的例子来说明

图中左边这个是三文鱼（Salmon），右边是黑鲈鱼（Sea bass）

下面来构建长度特征分类

接着构建亮度特征分类

可以发现亮度比长度分类结果好很多，但是可能还有更好的特征，这里不展开了，感兴趣的朋友可以自行查阅资料

以上两个都是一维特征（长度鱼身亮度）的分类结果下面我们来看看二维特征的分类：

使用线性分类器

可以发现多个特征组合比单个特征具有更好的可分性

接着我们可以将决策边界改为平滑曲面试试：

使用 非线性分类器

最后再使用 最近邻分类器看看：

值得注意的是复杂分类器划分能力更强，但计算复杂，而且可能产生过拟合

3.模式识别系统流程

下面我们使用一个文档分析系统的例子来看看模式识别的一般流程：

这是一个文档分析系统的分析过程

对于这样一个文档，其分析流程如下：
1. 数据采集：首先通过扫描仪、相机或数字笔获取文档图像。
2. 布局分析：对采集到的图像进行布局分析，确定文本的位置和方向。
3. 字符分割：在布局分析的基础上，对图像中的文字进行字符分割，即把图片中的每个字符切分开来。
4. 识别：对分割出的字符进行预处理、特征提取和分类，以识别出这些字符。
5. 后处理：对识别出的字符进行校正和排序，以提高识别结果的准确性和可读性。

由此我们归纳出模式识别的完整流程如下：

模式识别的完整流程通常包括以下步骤，每一步都是为了提高识别的准确性和效率：

1.数据采集（Data Acquisition）：
这是流程的第一步，涉及从原始源获取数据。数据可以是图像、声音、文本或其他任何形式。在文档分析的情况下，这通常涉及到使用扫描仪、摄像头或其他设备将文档转换为数字格式。
2.数据分割（Segmentation）：
在这一步中，系统会将数据分割成更小的部分，以便于后续处理。在图像处理中，这可能包括将图像分割成多个区域或对象。例如，在文档分析中，这可能涉及到区分文本、图像、表格等不同元素。
3.数据预处理（Pre-processing）：
数据预处理是为了改善数据质量，使其更适合进行特征提取和分类。这可能包括去噪、对比度增强、大小归一化、二值化等操作。预处理的目的是消除无关信息，突出关键特征。
4.特征提取（Feature Extraction）：
在这一步，系统会从预处理后的数据中提取重要的特征。特征是数据中用于区分不同类别的关键属性。例如，在图像识别中，特征可能包括颜色、形状、纹理等。选择正确的特征对于模式识别的成功至关重要。
5.利用提取的特征对数据进行分类（Classification）：
一旦特征被提取，系统就会使用这些特征来对数据进行分类。分类器可以是统计方法、机器学习方法或深度学习方法。分类器的目标是根据提取的特征将数据分配到预定义的类别中。
6.对分类结果进行后处理（Post-processing）：
分类后的数据可能需要进一步的处理以提高准确性和实用性。这可能包括错误校正、结果解释、数据可视化等。后处理的目的是确保输出结果对用户有意义，并且可以用于决策支持或其他应用。

识别-训练过程如下：

4.模式分类器设计

4.1分类器训练过程

4.2训练-评价流程

训练和测试过程需要分开不同的样本集

模型的选择和评价：

4.3数据划分方式

• 两个层次的划分

– Performance evaluation: Training+Test

– Model selection: Estimation+Validation

• 划分方式

– Cross-validation (rotation)

• N 等份，每等份轮流做 Test ，其余部分用于训练

• Leave-one-out (LOO)

– Holdout

– Bootstrapping

4.4泛化性能

• 泛化性能 (Generalization

Performance) ：测试数据上的分类性能

• 测试错误率跟训练错误率往往是有差异的

• 过拟合/过学习：用复杂分类器能将训练数据分类错误率降到极低

• 训练数据越多、越有代表性，则泛化性能越好

分类器（模型）复杂度对泛化性能的影响：

• 训练数据不变的情况下，分类器越复杂，对训练数据拟合程度越高

• 过拟合情况下，泛化性能会下降，比如下面这个例子

5.模式识别方法分类

5.1根据表示方式分类

tistical: 特征矢量

– Parametric (Gaussian)

– Non-parametric (Parzenwindow, k-NN)

– Semi-parametric (GM)

– Neural network

– Logistic regression

– Decision tree

– Kernel (SVM)

– Ensemble (Boosting)

• Structural: 句法、结构

– Syntactic parsing

– String matching, tree

– Graph matching

– Hidden Markov model (HMM)

– Markov random field (MRF)

– Structured prediction

5.2统计/结构方法对比

1.为什么需要结构方法？

统计方法不能解决的问题主要有以下三个：

– 表示模式的结构(如字符的笔划、部首及其相互关系)

– 长度/大小不固定的模式(如字符串)

• 整体分类：类别数巨大 ( 如， 6 位邮政编码的类别数为10 6 )

– 相互关联的多个物体/部件同时分类

• 如果单个分类+后处理？分割不确定，上下文利用不充分

2.统计/结构方法对比

统计/结构方法对比
	统计方法	结构方法
训练	易	难
依赖训练数据	需要大量数据训练	小样本情况下性能良好
分类性能	大量样本训练时性能优异	大样本训练困难，优势难以体现
可解释性	输出概率（置信度），解释性差	结构解释，对outlier鲁棒
与人类认知的相关性	低	高

5.3学习方法分类

• 监督(Supervised)学习

– 训练样本有类别标号

• 无监督(Unsupervised)学习

– 训练样本无类别标号，得到数据结构表示或分布

• 半监督(Semi-supervised)学习

– 训练样本一部分有类别标号，一部分没有

• Reinforcement learning

– 学习过程中给出奖惩信号

例如，Deep Mind（被Google收购）基于深度神经网络强化学习的玩视频游戏程序

• Domain Adaptation

– 测试样本分布发生变化，分类器参数自适应

5.4生成/判别模型

• 生成 (Generative) 模型：表示各个类别内部结构或特征分布 p ( x |c)

• 判别 (Discriminative) 模型：表示不同类别之间的区别，一般为判别

函数 (Discriminant function) 、边界函数或后验概率 P(c| x )

• 生成学习：得到每个类别的结构描述或分布函数，不同类别分别学习

• 判别学习：得到判别函数或边界函数的参数，所有类别样本同时学习

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