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模式识别

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模式识别英语:Pattern recognition),就是通过计算机数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)、语音识别系统。

计算机识别的显著特点是速度快,准确性高,效率高。在将来完全可以取代人工录入。

识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“汉字识别”为例:首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。

应用领域[编辑]

参看[编辑]

参考文献[编辑]

延伸閱讀[编辑]

  • Fukunaga, Keinosuke. Introduction to Statistical Pattern Recognition 2nd. Boston: Academic Press. 1990. ISBN 0-12-269851-7. 
  • Koutroumbas, Konstantinos; Theodoridis, Sergios. Pattern Recognition 4th. Boston: Academic Press. 2008. ISBN 1-59749-272-8. 
  • Hornegger, Joachim; Paulus, Dietrich W. R. Applied Pattern Recognition: A Practical Introduction to Image and Speech Processing in C++ 2nd. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers. 1999. ISBN 3-528-15558-2. 
  • Schuermann, Juergen. Pattern Classification: A Unified View of Statistical and Neural Approaches. New York: Wiley. 1996. ISBN 0-471-13534-8. 
  • Godfried T. Toussaint (编). Computational Morphology. Amsterdam: North-Holland Publishing Company. 1988. 
  • Kulikowski, Casimir A.; Weiss, Sholom M. Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems. Machine Learning. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers. 1991. ISBN 1-55860-065-5. 
  • Jain, Anil.K.; Duin, Robert.P.W.; Mao, Jianchang. Statistical pattern recognition: a review. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000, 22 (1): 4–37. doi:10.1109/34.824819. 
  • An introductory tutorial to classifiers (introducing the basic terms, with numeric example)

外部連結[编辑]