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模式識別的定義?它分別有哪些模型?
來源:互聯網 作者:佚名 更新于:2015/12/30 15:05:46 閱讀:
  模式識別(Pattern Recognition)是人類的一項基本智能,在日常生活中,人們經常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現以及50年代人工智能的興起,人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。(計算機)模式識別在20世紀60年代初迅速發展并成為一門新學科。

  模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析,以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類,從處理問題的性質和解決問題的方法等角度,模式識別分為有監督的分類(Supervised Classification)和無監督的分類(Unsupervised Classification)兩種。二者的主要差別在于,各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。一般說來,有監督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本,但在實際問題中,這是存在一定困難的,因此研究無監督的分類就變得十分有必要了。

  模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識、思想、議論等,屬于概念識別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。

  模式識別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的,屬于認識科學的范疇,二是在給定的任務下,如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家和神經生理學家的研究內容,后者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力,已經取得了系統的研究成果。

  應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類,所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象,也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別,稱為模式信息。

  模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時,開始時無法得知實際的類別數,需要識別系統反復觀測被識別對象以后確定。

  模式識別與統計學、心理學、語言學、 計算機科學、生物學、控制論等都有關系。它與人工智能 、圖像處理的研究有交叉關系。例如自適應或自組織的模式識別系統包含了人工智能的學習機制;人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特征抽取環節應用圖像處理的技術;圖像處理中的圖像分析也應用模式識別的技術。

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