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  • 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...

    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,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。

    模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。

    模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

    模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

    应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象,也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。

    模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时,开始时无法得知实际的类别数,需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。

    模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

    一、模式识别方法

    1、决策理论方法

    又称统计方法,是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化,变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理,用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取,即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量,它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变,并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时,模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量,而且易于分类。在决策理论方法中,特征抽取占有重要的地位,但尚无通用的理论指导,只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类,即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数,由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值,通过鉴别函数值的比较实行分类。

    2、句法方法

    又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合,子模式又可描述为更简单的子模式的组合,最终得到一个树形的结构描述,在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述,又要易于用非句法方法加以抽取。显然,基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述,称为模式描述语句,这相当于在语言中,句子和短语用词组合,词用字符组合一样。基元组合成模式的规则,由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别,识别过程可通过句法分析进行,即分析给定的模式语句是否符合指定的语法,满足某类语法的即被分入该类。

    模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂,而且包含丰富的结构信息,一般采用句法方法;被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息,一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开,在句法方法中,基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中,将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次,常能收到较好的效果。

    二、模式识别的应用

    模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

    ① 文字识别

    汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。

    ② 语音识别

    语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。 2.3 指纹识别

    我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。

    ③ 遥感

    遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。

    ④ 医学诊断

    在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。

    三、统计模式识别

    统计模式识别的基本原理是:有相似性的样本在模式空间中互相接近,并形成“集团”,即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N),将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中,然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中,T表示转置;N为样本点数;d为样本特征数。

    统计模式识别的主要方法有:判别函数法, k近邻分类法,非线性映射法,特征分析法,主因子分析法等。

    在统计模式识别中,贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题,但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习,是更简便有效的方法,因而获得了广泛的应用,但它是一种启发式技术,缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立,该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题,而且导出了一种新的学习方法——支撑向量机。

    四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力

    模式识别技术是人工智能的基础技术,21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪,在这个以数字计算为特征的世纪里,作为人工智能技术基础学科的模式识别技术,必将获得巨大的发展空间。在国际上,各大权威研究机构,各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

    1、语音识别技术

    语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测:未来5年,中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。

    2、生物认证技术

    生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术,它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡,凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团(IDC)预测:作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。

    3、数字水印技术

    90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测,数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。

    模式识别从20世纪20年代发展至今,人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术,我们现在拥有的只是一个工具袋,所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来,把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来,把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来,把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来,深入掌握各种工具的效能和应有的可能性,互相取长补短,开创模式识别应用的新局面。

    对于识别二维模式的能力,存在各种理论解释。模板说认为,我们所知的每一个模式,在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为,视觉刺激由各种特征组成,模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程,但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:

    1. 什么是人脸识别,主要的应用于哪些场景?
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  • 摘要:当前80后非主流已经逐渐年老色衰,90后非主流群体茁壮成长,在非主流中带有手写输入功能的手机、触摸屏等产品市场占有率...该学科汇集了模式识别技术、自动控制理论、计算机技术、数字图像处理技术、传感检测技术

    摘要:当前80后非主流已经逐渐年老色衰,90后非主流群体茁壮成长,在非主流中带有手写输入功能的手机、触摸屏等产品市场占有率越来越高,因此本文领先 于国际,第一次讨论了非主流最常使用的火星文输入法的手写识别技术。由于火星文输入法本身的晦涩难懂,使得手写火星文识别技术是一门前无古人的技术创新, 是一个全新的交叉学科。该学科汇集了模式识别技术、自动控制理论、计算机技术、数字图像处理技术、传感检测技术、电子通信技术、仿真技术、导航技术、 RFID技术、现场总线技术、GIS理论、环境工程论、给排水技术、垃圾处理技术、除厕技术,数学、物理学、化学、哲学、心理学、生理学、医学、法律学、 文学、情报学、历史学、考古学等众多学科的融合。本文从模式识别的角度入手,深入浅出,分析了火星文的特点及社会危害,并对手写火星文的识别技术做初步的 探讨。
     
     
     
    关键字:手写文字输入,模式识别,非主流,火星文
     
     
     
    1绪论:
     
         当前网络上到处充斥着非主流们使用很让人反感的火星文宣泄内心的躁动、摧残祖国的文化、展示着自己做为一个人类的悲哀,无不体现了其脑残的深度和广度。 同时在模式识别领域,文字识别技术正以突飞猛进的速度发展,并在现实中的应用越来越广泛。传统的文字识别技术主要研究的难点是手写中文识别,在模板匹配 时,模板的采集都是基于心里正常的非脑残人士手写的传统楷书和行书。而自从我国出现80后第一代非主流以来,90后非主流的队伍逐渐壮大,成为社会危机爆 发的严重的不安因子。为了挽救脑残非主流,拯救下一代,变堵为疏,继续发挥党的先进性作用,全国人民继续以箶婂濤同志为核心的黨妕姎转圈和犯晕,根据市场 经济的作用规律,有必要对非主流使用的火星文输入法的手写识别问题进行深入研究。基于此,本文探讨了火星文的特点和手写火星文识别上的难点,并提出几种识 别技术的解决方案,对于传统的手写文字识别算法做了改进。
     
          本文作者偶然见到QQ好友里有几个朋友用火星文写的QQ签名,第一反映是删了这几人吧,羞与伊为伍,再一想我既然鄙视这些火星文,为什么还能把他们伤感的 脑残的zhuangbility的签名看懂呢?通过笔者对火星文的初步调查认定,95%的正常人,都能看懂90%以上的非主流签名,看火星文没有阅读障 碍。而只有不到3%的正常人能够写出50%以上的火星文,且这些人中80%是80后的退役非主流,医学上称非主流的病为BDS(bread disabled syndrome)即脑残综合症,该病的治愈者叫做脑残大三阳转阴。那么为什么正常人可以在不经过训练的情况下能够自我认识火星文,这就源于中国象形文字 的博大精深。本文第2部分讨论火星文的特点及技术识别的难点,第3部分针对其特点提出了技术实现比较简单的字/词库匹配转换法,第4部分提出了识别率更高 的模糊智能模式推理法。最后,本文极度而大胆的YY了该技术的前景,及带来的巨大的经济价值和社会效益。
     
     
     
    2火星文及非主流BDS患者的特点及识别技术的难点
     
    火星文的出现作为人类文明退步的一个重要现象,有其深远的历史意义:火星文的出现使得中华民族的绚烂的文化糟粕中又多了一个强大队员,火星文的出现使得中华民族的国民劣根性又得到一次发展,火星文的出现使得我们实现伟大的珙產炷乂亊鄴的道路更加曲折。
     
    1)非主流在我国的形势
     
    跟据民政部、教育部、工业和信息产业部、国防部、人口和计划生育委员会、国家统计局、中央情报局、妇女和儿童权益保障司、青少年发展基金会,残疾人联合会 2008年联合发表的题为《2008中华人民共和国国民脑残程度调查白皮书》公布的统计数据显示,非主流人员100%得了脑残综合症(BDS),非主流人 员100%使用火星文,因此可以说,非主流=脑残=火星文。我国非主流的发展速度远远超过地球人和火星人的想象程度,并呈现以下特点:非主流人口基数大, 非主流人口增长速度过快,成为非主流平均年龄降低,BDS患者治愈平均年龄增加。挽救非主流已经成为全社会的迫切需要解决的问题。但是各路砖家们一致认 为,对待非主流BDS患者只能变堵为疏,曲线救国,在生活中要善待并帮助非主流走过艰难的治愈期。其中解决非主流使用手写屏问题的“火星文手写输入识别技 术”正式被“863”计划列为“2009全国十大技术创新项目”,并给与资金支持。
     
    2)火星文的字库组成。
     
    火星文的文字中有98.4%是当前计算机正常字库中带有的汉字字形,这些汉字大多是生僻字、异体字、过去使用的变体字、各种写法的繁体字、棒子国去汉化而 改的汉字等,这些文字从发音和字形上来看,与非主流们想要表达的本意的文字非常接近,使得正常人也可以通过联想认识其含义。火星文有1.3%的文字使用的 是变形的拉丁字母,组成汉语拼音代替汉字或者初中一年级水平的、意义相同的英文单词代替。余下的不足1%的文字采用有意义的符号、无意义的符号、乱码、自 创字、及日本动作爱情电影的特效,如马赛克,来表达其内心的喜怒哀乐,并且这些符号除了自己没人能看懂。
     
    例如以下这段话
     
    ωǒ們婔炷瑬蔸湜兲泩啲腦殘,涻浍菂敗類,亽類妏眀蹆歩dě洧劦蓷勭鍺。
     
    3)正常人识别火星文的方式
     
    试看这段火星文
     
    苁婡朩缯想起,怺遠釶bú浍莣汜
     
    靌寶①萣偠對洎己恏呃,乖乖菂烸兲阣粄
     
    嗼裝湢,zhuangbility蹧檑澼
     
    相信大多数人能够读懂整句话,但是如果把每段话中的字单独拿出来,如“苁”,这个字大家怎么理解呢?几乎没人会认为这是“从来”的“从”,但是人们会认为 这音读作cong,还有“兲”字,单独拿出来念什么?脑子里是不是只有个“晕”字。放在整句话中,我们理解了“苁婡”=“从来”,“烸兲”=“每天”,这 正是象形字的魅力所在。人们可以通过联想的形式从偏旁和部首猜到发音而不管其本意,除非你是一个像笔者一样博古通今的砖家,如“莣”实际读wang的二 声,本意是一种草的名字,而人们不认识这个字的就会读成四声“忘”,后面一个“汜”字,识字多的人会读成正确的si(四声),但是由于“莣”的影响,很容 易将两个字联想起来读成“忘记”,因为这个“记”的部首“己”与“汜”的部首“巳”很像,在整句的环境中,人们就承认了“巳”读“已”,进而“汜”读成“ 记”。若是脱离了整句环境这个前提,人们是不可能读出写这段火星文的作者的本意的。
     
    因此,正常人,包括大多数不够专业的非主流,在识别火星文时,大体通过以下方式:根据偏旁部首联想发音->根据上下文理解词义,并分割语素 ->在整句中将每个语素串接起来验证词义理解的正确性。如果一段火星文按着这个方法读了几遍还不能理解句子含义,恐怕是这个文字的确是超前100年 的冥王星文吧。
     
    4)机器识别手写火星文的技术难点
     
    在过去,计算机识别手写火星文是不可想象的事。但是随着近几年智能控制理论的成熟发展和模式识别技术的巨大进步,今天非主流脑残们终于迎来了使用手写屏的 春天!人类识别火星文的最有效方式是联想法,这是因为人的思维是一个高度模糊逻辑系统,但是计算机系统是一个绝对理性的逻辑系统,想让计算机产生模糊逻 辑,目前只能用模糊数学方法的软件模拟来实现。由于非主流们在使用火星文时有很大的随意性,一个字经常有几种变体,并且经常出现新的变体,例如“我”字, 就有“莪”、“ωǒ”、“偶”等数种形式。人们可以根据联想法,将每一种变体的“我”与原“我”对应起来,并正确理解其词意。但是计算机不具备联想能力, 即使图像处理算法做到了精度很高,也只能将这些变体与正常字库的字形对应起来,并得到其文字编码。例如“我”“莪”“ωǒ”、“偶”字的UTF8编码分别 是0XCED2、0XDDAD、0XA8AF、0XC5BC,计算机只能通过编码识别这是什么字,但是如果在模板匹配中将“莪”的0XDDAD编码与“我 ”的0XCED2对应,那么当用户要输入“莪”的原意时就会发生逻辑错误。
     
     
     
    3字/词库匹配转换法用于手写火星文的识别
     
    在经过对火星文字形的大量调查后,本文提出了一种基于字/词库的匹配转换法。该算法的计算过程如下,先利用传统的文字识别技术获得火星文的文字编码。传统 的文字识别算法分为脱机识别和联机识别两种情况,脱机识别采用二维真实隐马尔科夫模型是一种比较成熟的算法,也可以再建立大量样本的基础上使用神经网络识 别手写字形。联机识别可以采用轨迹跟踪法,笔画特征逼近-合并算法等成熟方法。总之第一步是实现获得输入的火星文的文字编码。
     
    第二步,将该编码映射到正确含义的字库编码。这一步是本文的技术难点。本文提出的解决方法是,将常用的火星文与其原意文做一个多对多得映射字库,即一个火 星文字可能表示的是几个不同的原意文,一个原意文也会有若干个火星文变体,这样形成的统一的字库映射网络(WMN-word mapped net),网络中的每一个节点就是火星文或者原意文,并用一个标志NC来表示该节点是火星文还是愿意文。在WPN的基础上,再建立一个词库映射网络 (PMN-phase mapped net),即PMN中的每个节点都是火星文的词和原意文的词,并产生多对多的连接关系,同时WPN的节点到PMN的节点有一对多的虚映射,该含义是每个字 可以产生若干个词组。在建立WMN和PMN 后,由于词的多对多映射数量远比字的多对多映射数量少,因此采用词库优先的算法,即将句子分解成词或词组,在PMN中查找其映射的原意的词或词组,对于不 能转换的词组,则使用字库映射。字库映射后再分别查找火星文字和原意文字到PMN得虚映射,检查是否存在包含在句子中的词。
     
    经过这两步,可以将火星文的句子转换为正常的句子。该算法的优点是实现简单,适合小规模的个人使用环境。缺点是当字/词网络很大时,时间复杂度增加,转换慢。当有新的火星文变体字产生时,就要不断扩充字库,否则不适应于新的环境。
     
     
     
    4模糊智能模式推理法
     
    该方法是对字/词库匹配转换法的该进,增加了模糊逻辑推理和神经网络学习。该方法的字库不需要扩充,字库中储存基本的字形。第一步,利用图像分割的方法, 将输入文字的图像做偏旁部首的分解,改变字库中的NC属性,即NC表示该字是火星文,原意文,或者没有意义的部首,以此建立部首字库。如“莪”的识别中, 通过偏旁部首分割,得到“艹”和“我”,“艹”在字库中的NC属性表明这是一个无意义的部首,而有意义的是“我”的部分。该算法流程是,
     
    (1)设某字分解的偏旁为P,部首为B,在WMN中查找P节点,忽略B节点
     
    (2)由虚映射查找P对应的PMN中的词组
     
    (3)将整句上下文的所有字的词组找到后,查找词组中的重叠部分,作为映射结果。
     
    例如“莪們蔸湜婔炷瑬”这句话中,“莪”字的词组映射结果可能有“莪們”和“莪蒿”两种,“莪”本意就是“莪蒿”,再查找句子中的下一个火星文字的词映 射,比如“們”,查找结果是“莪們”,“仌們”,这时通过比较重叠词发现“莪們”这个词是重叠的,因此作为查找结果,再在PMN中查找“莪們”对应的原意 词,找到“我们”完成转换。如果分解的P、B的NC属性都是偏旁,则分别计算其对应的词组在进行重叠比较。
     
    (4)当上述方法找不到词重叠时,就要使用按发音转换。一个相似的发音可能是很多种同音字的含义,不得不佩服非主流的脑残程度啊,比如“蓪鼡汽車姠羙國琺 阮妽啨岥浐”,在这句话中的“琺阮”是“法院”,在识别“阮”时,“元”对应的词组中没有“法院”,只能从同音字中转换,“元”对应的同音字有“院”,“ 远”,“原”等字,如果将所有这些同音字的对应词组找出来,再做词组重叠的查找,最终也会找到,但是这样多了很多冗余计算过程。为了提高识别率,加快识别 速度,采用模糊推理的方法。以下推理假设所有的词组由两个字构成。
     
    设一句火星文的字构成为“ABCDEFG”,句中任意字为Wi,算法如下:
     
    计算Wi的词组映射Pi=XY,其中Wi=X或Wi=Y。当Wi=X时,计算Y的同音字得到Yj,再计算Wi+1的偏旁与Yj的隶属度,选择隶属度最大的 Yimax值作为结果。当Wi=Y时,计算X的同音字Xi,计算Wi-1的偏旁与Xi的隶属度,选择隶属度最大的值Ximax作为结果。
     
    (5)隶属度的确定。模糊推理中选择模糊变量结果的决定因子是隶属度,本方法中隶属度的确定是一个概率统计结果。通过对火星文变体字的研究发现,BDS患 者最喜欢使用的是使用概率大的同音字,其次是笔画少的同音字,再次是繁体同音字,因此隶属度的确定可以按上述计算的比例确定。
     
     该算法的可行性需要进一步的仿真验证和程序设计实现。
     
    5结语
     
    本文针对当前社会的毒瘤——非主流现象,提出了手写火星文识别算法,曾加了BDS患者使用手写屏的机会,对于帮助BDS患者回归正常人类社会,净化社会空 气,树时代文明新风起到积极地作用,并对泇赽洧狆國特脃啲涻浍炷乂現玳沎楗蔎起到了重要的作用。同时增加了手写触摸屏产品在非主流人士中的推广,为经济危 机下的GDP拉动带来利好消息。
     
     (完)
     
     
     
    附:标准火星文太祖诗两首
     
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      淥汆圊屲忹洎哆 澕佗嘸柰尒痋哬  
      芉籿薜荔亽遗矢 萭戶簫疏瘣晿戨
      侳逇ㄖ珩汃芉里 廵兲愮看壹芉菏  
      吽蓈慾問瘟鉮亊 ①樣蕜歓豩迣箥
     
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      舂風婸栁萭芉條 陸億鉮詶盡橓尧  
      葒雨隨杺飜莋哴 圊冚着澺沎潙喬
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      徣問瘟鉮慾哬暀 衹船眀烛燳兲燒
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  • 所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器...

    文字识别

    汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。

    语音识别

    语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。 2.3 指纹识别

    我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。

    遥感

    遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。

    医学诊断

    在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。
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    干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比
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    计算机视觉与图像处理、模式识别和机器学习,之间有什么关系?
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    模式识别具体是怎么定义的,主要研究方向是什么?
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    一、什么是模式识别

    人类每时每刻在完成某种模式识别的任务,例如读书看报(文字识别)、茫茫人海中寻找一个伙伴(特征识别)、鸟鸣(声音识别)……人们对外界对象的几乎所有认识都是对类别的认识,通过计算机模仿人脑对现实世界各种事物 进行描述、分类、判断和识别的过程即为模式识别。那么什么是模式呢?顾名思义,模式即为模式识别的对象,可以是一些文字,一个人,一张纸,鸟语花香等等一切可以进行识别测量的生活中的事物。

    在对模式识别有了大致的认识之后,开始正式学习前,以下这些关键名词需要理解掌握

    样本(sample):所研究对象的一个个体。
    样本集(sample set): 若干样本构成的集合。
    类或类别(class):在所有样本上定义的一个子集,处于同 一类的样本在某种性质上是不可区分的。
    特征(features):指用于表征样本的观测,通常是数值表示的某些量化特征,有时也被称作属性。如果存在多个特征,则组成了特征向量。
    已知样本(known samples):事先知道类别标号的样本。
    未知样本(unknown samples):类别标号未知但特征已知的样本。

    模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征对样本进行分类。

    二、模式识别的主要方法

    (1)基于知识的方法 (Knowledge-based)

    例如:AI、专家系统(Expert Systems)
    句法(结构)模式识别 (Syntax PR or Structural PR)

    (2)基于数据的方法 (Data-based)
    例如:统计模式识别方法(Statistical PR)、人工神经网络(ANN)、 支持向量机(SVM)
    基于数据的识别方法,基础是统计模式识别,即依据统计的原理来构建分类器。下图为统计模式识别过程
    在这里插入图片描述

    基于数据的模式识别方法适用于已知对象的某些特征与我们所 感兴趣的类别性质有关系,但无法确切描述这种关系的情况
    分类和特征之间的关系可以完全确切的描述出来,采用基于知 识的方法更有效;
    若二者的关系完全随机,即不存在规律性的练习,应用模式识 别也无法得到有意义的结果。

    三、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 下建立分类器的问题属于监督学习问题,称为监督模式识别。

    非监督模式识别

    事先我们并不知道类别,也没有类别已知的样本。根据样本特征将样本分为几个类(划分的过程称为聚类),使属于同一类的样本在一定程度上是相似的,而不同类别之间的样本有较大差异。这种学习过程称作非监督模式识别。

    四、模式识别系统举例

    笔者在此摘录了一些书籍上的例子,如下:
    1、语音识别
    2、说话人识别(通过语音来确定说话者的身份)
    3、字符与文字识别
    4、复杂图像中特定目标的识别(道路检测、复杂图像中人脸检测)
    5、根据地震勘探数据对地下存储性质的识别
    6、利用基因表达数据进行癌症的分类

    五、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。

    监督模式识别(supervised PR)
    在这里插入图片描述
    监督模式识别问题一般步骤:
    分析问题---->原始特征获取—>特征提取与选择—>设计分类器

    非监督模式识别(unsupervised PR)
    在这里插入图片描述
    非监督模式识别问题一般步骤:
    分析问题---->原始特征获取—>特征提取与选择—>聚类分析—>结果解释

    区别:

    监督模式识别需要训练数据,根据训练样本设计分类器
    非监督模式识别则不需要训练数据,是根据样本的相似性来进行分类的。

    特征提取与选择分类器设计和聚类分析,以及分类器和聚类结果的性能评价方法 等是各种模式识别系统中具有共性的步骤,是整个系统的核心,也是模式识别学科研究的主要内容。

    笔者最近在学习模式识别,以上是对模式识别的基本概念做了大致阐述,与大家分享,共同学习,共同进步。若有描述不当的地方,还请指正,感激不尽!

    参考所学书籍《模式识别》第三版 (张工学先生编著)

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空空如也

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