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  • 哪些不是图像模式
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    2021-07-02 14:17:56

    图像识别是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分,其终极目标是使计算机具有分析和理解图像内容的能力。图像识别是一个综合性的问题,涵盖图像匹配、图像分类、图像检索、人脸检测、行人检测等技术,并在互联网搜索引擎、自动驾驶、医学分析、遥感分析等领域具有广泛的应用价值。为了让大家看完本文后对图像识别技术有个全面的了解,下面贤集网小编为大家讲解图像识别技术种类、技术原理、选型及应用。

    图像识别技术都有哪些?

    图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。其中生物识别包括指纹、掌形、眼睛(视网膜和虹膜)、脸型等;物体与场景识别包括:签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。

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    图像识别技术可分为神经网络的图像识别技术与非线性降维的图像识别技术。

    神经网络的图像识别技术

    神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。

    在神经网络图像识别技术中,遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。

    以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

    非线性降维的图像识别技术

    计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合,所求的是整个数据集合的最优低维投影。

    经过验证,这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间,因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术,它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维,使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行,这样就提高了识别速率。

    而在人脸图像识别系统所需的维数通常很高,其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布,使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像,从而提高人脸识别技术的高效性。

    图像识别技术原理

    计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。

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    机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。

    模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

    图像识别技术是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制,它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

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    为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型,例如模板匹配模型。这种模型认为识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能和大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,有一定的局限性。格式塔心理学家又据此提出了一个原型匹配模型。这种模型认为在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板,而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型,拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型,这个图像也就被识别了。但是,这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的,它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型,即“泛魔”识别模型。

    简单地说,模式识别就是对数据进行分类,它是一门与数学紧密结合的科学,其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种:统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

    图像识别技术的过程

    既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步:信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

    信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

    预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。

    特征抽取和选择是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的,如果要利用某种方法将它们区分开,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,这个时候就要提取有用的特征,这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一,所以对这一步的理解是图像识别的重点。

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    分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可以得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

    图像识别技术的应用实例

    计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。

    图像识别技术应用于无人驾驶车辆

    基于机器视觉的道路识别与障碍物检测为研究对象,采用动态图像处理技术为行驶车辆提供环境状态信息及车辆行驶状态信息。综合利用车辆的当前行驶车道状态(弯道或者直道)和距离信息实现了障碍物的检测与跟踪。

    图像识别处理技术应用于农业工程

    本文研究一种基于图像识别处理的粮虫检测方法,将图像识别处理技术应用于农业工程。选取常见的玉米象、拟谷盗和锯谷盗三种粮虫为研究对象,对其图像进行处理识别。分别使用边缘检测算子、边缘检测算子、边缘检测算子和边缘检测算子对其图像进行边缘检测,并提取其图像的面積A、周长P、相对面积RA、延伸率S、复杂度C、占空比B、等效面积圆半径R和偏心率E这八个特征用于对三种粮虫的识别,使用基于RBF神经网络的识别模型对三种粮虫图像的几何形态特征进行识别。结果表明,在本文的研究条件下,使用边缘检测算子对粮虫图像边缘检测对于粮虫图像识别准确率是最有利的,而使用边缘检测算子后粮虫图像的识别率最低。

    图像识别处理技术应用于方便面调味包生产线

    本文设计了一套基于机器视觉的检测识别系统,用于识别三种调味包丢失的情况,并能控制相应装置做出处理。为了设计出有效的方便面调味包识别方法,仔细研究了识别对像的特性和现场生产工艺流程及设计要求,对机器视觉技术各个组成部分进行了设计论证,并重点从图像处理和图像识别方法两个方面展开研究。该检测识别系统在方便面生产流水线试运行,经过8个小时,包装8万袋方便面的现场测试,测试后,对测试结果进行了分析,结果表明,该系统实时性好,识别准确率达到99.7%,完全满足生产工艺要求,提高了整个生产流水线的生产速度,减轻了工人劳动量。并在进一步的测试分析后,不断探索新的识别方法,提出系统的不足和相应的改进方案。

    图像识别处理技术应用云计算平台

    应用图像处理技术、支持向量机(SVM)算法以及Hadoop处理技术,将云平台与SVM算法结合起来,研究基于云计算平台的图像识别技术。通过交通标志识别实例验证方法可行性与识别效率。研究结果表明:基于所提技术的识别精度要高于基于反向传播(BP)和云计算平台的图像识别技术以及单机运行的基于SVM分类器的图像识别技术。在节点数达到一定数量后,识别效率高于单机平台运行的图像识别技术。

    以上就是关于图像识别技术都有哪些?图像识别技术原理及应用实例的介绍,随着计算机技术的不断进步,未来图像识别技术将会更加强大,为人类社会的更多领域带来重大的应用。

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  • 图像处理模式

    千次阅读 2021-11-30 19:34:43
    Binning 图像读出模式: 将相邻的像元中感应的电荷被加在一起,以一个像素的模式读出。Binning分为水平方向Binning和垂直方向Binning,水平方向Binning是将相邻的行的电荷加在一起读出,而垂直方向Binning是将相邻的...

    常用的减少分辨率:Skipping(跳采样)和Binning(合并读出)

    Binning 图像读出模式:
    将相邻的像元中感应的电荷被加在一起,以一个像素的模式读出。Binning分为水平方向Binning和垂直方向Binning,水平方向Binning是将相邻的行的电荷加在一起读出,而垂直方向Binning是将相邻的列的电荷加在一起读出;
    优点:将几个像素联合起来作为一个像素使用,提高暗处对光感应的灵敏度,输出速度,当行和列同时采用Binning时,图像的纵横比并不改变,当采用2:2Binning,图像的解析度将减少75%。
    缺点:降低输出图像解析力,只能输出单色图像。
    在这里插入图片描述

    Skipping模式
    对所有行列的像素点进行采样,这样才能获取非原始分辨率的图像(降低的分辨率图像),而行列数据是成对读取的。
    在这里插入图片描述

    Bayer Pattern(拜耳阵列)
    CCD(charge coupled device)或者CMOS器件作为光传感器的时候,采集数字图像时用到的一种常见的方法。
    原理:每一个像素点CCD都只接收了RGB三个分量中的一个分量。一般而言是按照“RG/GB”的方式排列(对照图可以了解RG/GB其实是一个正方形的两行这么排列的)。
    在这里插入图片描述
    增加不同颜色的滤镜,使得每个像素识别一种颜色。然后通过通过插值的方式将每个像素点中丢失的两个颜色找回来,得到每个像素的RGB值。

    在这里插入图片描述

    Bayer Pattern

    remosaic插值算法
    传统的拜耳结构采用RGGB结构,由于CMOS本身没有辩色能力,只能获得值的大小;sensor的output 不是常规的Bayer pattern,所以想要获取更高的分辨率,就需要remosaic算法,然后进ISP处理。
    在这里插入图片描述
    Remosaic通常分为软件和硬件两种方式。
    软件Remosaic,通过像素互换,或该像素与周围相关像素的联系,根据距离远近计算出一定的权重比例,作为该像素的信号值,通常软件Remosaic算法放在平台端集成。
    硬件Remosaic也有部分芯片,通过独立的ISP信号处理变换像素结构,每个感光单元又都能独立显示并且输出数据,可以拍摄出正常硬件直出的Bayer排布,无需额外软件插值。
    硬件比软件的Remosaic在处理速度上会快很多,硬件Remosaic可以支持Full size Bayer预览,然而手机端是否要用full size去预览还需要综合考虑功耗等其他因素;软件Remosaic处理需要花费更长的时间,目前仅作为Full Size拍照时候使用。

    4cell 芯片
    也有称之为 “Tetra cell”、“Quad bayer”、“Four cell”等,该芯片基于经典的Bayer阵列,将每一种颜色以4个pixel组合排列,成功让一款摄像头能在高像素和大像素间自由切换。
    在这里插入图片描述
    从原始的4cell1像素排布,还原成普通拜耳(Bayer)结构的过程,称之为Remosaic

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  • 图像模式识别的方法

    万次阅读 多人点赞 2015-07-05 11:53:22
    图像模式识别的方法很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是...

    图像模式识别

    1.1图像模式识别的方法

        图像模式识别的方法很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特征矢量,以完成不同图像的分类,常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。

    从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外,近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入,模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。


    1.1.1句法模式识别

        对于较复杂的模式,如采用统计模式识别的方法,所面临的一个困难就是特征提取的问题,它所要求的特征量十分巨大,要把某一个复杂模式准确分类很困难,从而很自然地就想到这样的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合,而子模式又分为若干基元,通过对基元的识别,进而识别子模式,最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语,短语又由单词,单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言,称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后,利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。

         句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式,经基元提取形成描述模式的基元串(即字符串)。句法分析根据文法推理所推断的文法,判决有序字符串所描述的模式类别,得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法,描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法,类似于统计模式识别的训练过程,必须事先采集足够多的训练模式样本,经基元提取,把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。


    1.1.2统计模式识别

    统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法,它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界,利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2,该模型主要包括两种操作模型:训练和分类,其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分,并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。

    统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析,找出规律性的认识,并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中,预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中,被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。


    1.1.2.1几种统计模式识别的方法

    统计模式识别根据采用方法的不同可以进行多种形式的分类:通过贝叶斯决策理论对条件密度已知的样本进行分类;对于类条件密度不明的情况,可根据训练样本的类别是否己知将分类问题分为监督学习和非监督学习两大类;监督学习和非监督学习又可根据是否通过参数决策分为参数估计和非参数估计。统计模式识别的另一种分类方法是根据决策界是否直接得到将其分为几何方法和基于概率密度的方法。几何方法经常直接从优化一定的代价函数构造决策界;而基于概率密度的方法要首先估计密度函数然后构造分类函数指定决策界。

    1、几何分类法

    1)模板匹配法

    它是模式识别中的一个最原始、最基本的方法,它将待识模式分别与各标准模板进行匹配,若某一模板与待识模式的绝大多数单元均相匹配,则称该模板与待识模式“匹配得好”,反之则称“匹配得不好”,并取匹配最好的作为识别结果。

    2)距离分类法

    距离是一种重要的相似性度量,通常认为空间中两点距离越近,表示实际上两样本越相似。大约有十余种作为相似性度量的距离函数,其中使用最广泛的是欧氏距离。它是使用最为广泛的方法,常用的有平均样本法、平均距离法、最近邻法和K-近邻法。

    3)线性判别函数

    和上述的方法不同,判决函数法是以判决边界的函数形式的假定为其特性的,而上述的方法都是以所考虑的分布的假定为其特性的。假如我们有理由相信一个线性判决边界取成:


    是合适的话,那么剩下的问题就是要确定它的权系数。权系数可通过感知器算法或最小平方误差算法来实现。但作为一条规则,应用此方法必须注意两点;第一就是方法的可适性问题,第二就是应用判决函数后的误差准则。

    4)非线性判别函数

    线性判决函数的特点是简单易行,实际应用中许多问题往往是非线性的,一种处理的办法将非线性函数转换为线性判决函数,所以又称为广义线性判决函数。另一种方法借助电场的概念,引入非线性的势函数,它经过训练后即可用来解决模式的分类问题。


    2  概率分类法

        几何分类法是以模式类几何可分为前提条件的,在某些分类问题中这种条件能得到满足,但这种条件并不经常能得到满足,模式的分布常常不是几何可分的,即在同一区域中可能出现不同的模式,这时,必须借助概率统计这一数学工具。可以说,概率分类法的基石是贝叶斯决策理论。

        设有R类样本,分别为w1, w2 , … , wR,若每类的先验概率为P(wii), i =  1,2 ,3,…R,对于一随机矢量X,每类的条件概率为(又称类概率密度)P(X/Wii),则根据Bayes公式,后验概率为:


    从后验概率出发,有Bayes法则: 



    1.1.2.2朴素贝叶斯分类器

    朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说,就好比这么个道理,你在街上看到一个黑人,我问你你猜这哥们哪里来的,你十有八九猜非洲。为什么呢?因为黑人中非洲人的比率最高,当然人家也可能是美洲人或亚洲人,但在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别,这就是朴素贝叶斯的思想基础。

    朴素贝叶斯分类的工作过程如下:

    (1)每个数据样本用一个n维特征向量表示,分别描述对n个属性A1,A2,…An样本的n个度量。

    (2)假定有m个类C1,C2,…Cm。给定一个未知的数据样本X(即没有类标号),分类法将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类。即是说,朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci,当且仅当


    这样,最大化。其最大的类Ci称为最大后验假定。根据贝叶斯定理


    (3)由于P(X)对于所有类为常数,只需要最大即可。如果类的先验概率未知,则通常假定这些类是等概率的,即P(C1)=P(C2)=…=P(Cm)。并据此只对最大化。否则,最大化。注意,类的先验概率可以用计算其中si是类Ci中的训练样本数,而s是训练样本总数。

    (4)给定具有许多属性的数据集,计算的开销可能非常大。为降低计算的开销,可以做类条件独立的朴素假定。给定样本的类标号,假定属性值相互条件独立,即在属性间,不存在依赖关系。这样,


    概率…可以由训练样本估值,其中

    (a)如果Ak是分类属性,则,其中sik是在属性Ak上具有值xk的类Ci的样本数,而si是Ci中的训练样本数。

    (b)如果Ak是连续值属性,则通常假定该属性服从高斯分布,因而,


    其中,给定类Ci的训练样本属性Ak的值,是属性Ak的高斯密度函数,而分别为平均值和标准差。

    (5)为对未知样本X分类,对每个类Ci,计算。样本X被指派到类Ci,当且仅当


    换言之,X被指派到其最大的类Ci

    整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段:

        第一阶段——准备工作阶段,这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备,主要工作是根据具体情况确定特征属性,并对每个特征属性进行适当划分,然后由人工对一部分待分类项进行分类,形成训练样本集合。这一阶段的输入是所有待分类数据,输出是特征属性和训练样本。这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段,其质量对整个过程将有重要影响,分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。

        第二阶段——分类器训练阶段,这个阶段的任务就是生成分类器,主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计,并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本,输出是分类器。这一阶段是机械性阶段,根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。

        第三阶段——应用阶段。这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类,其输入是分类器和待分类项,输出是待分类项与类别的映射关系。这一阶段也是机械性阶段,由程序完成。

     

    半朴素贝叶斯分类模型(SNBC)

    为了突破朴素贝叶斯分类器的独立性假设条件的限制,除了上述“提升”等方法之外,还可以通过改变其结构假设的方式来达到目的,为此有人提出了半朴素贝叶斯分类(SNBG Semi-NaiveBayesian classifier)的构想。

    半朴素贝叶斯分类模型对朴素贝叶斯分类模型的结构进行了扩展,其目的是为了突破朴素贝叶斯分类模型特征属性间独立性假设限制,提高分类性能。目前半朴素贝叶斯分类模型学习的关键是如何有效组合特片属性。条件互信息度量半朴素贝叶斯分类学习算法可以解决目前一此学习算法中存在的效率小高及部分组合意义不大的问题。SNBC的结构比NBC紧凑,在SNBC的模型构建过程中,依照一定的标准将关联程度较大的基本属性(即NBC中的特征属性)合并在一起构成“组合属性”(也称之为“大属性”)。逻辑上,SNBC中的组合属性与NBC中的基本属性没有根本性差别,SNBC的各个组合属性之间也是相对于类别属性相互独立的。图是SNBC的模型示意图。

    这类模型通过将依赖性强的基本属性结合在一起构建新的模型,这样可以部分屏蔽NBC中独立性假设对分类的负面作用。但从名称可以看出,SNBC依然属于朴素贝叶斯分类的范畴。这是因为除了结构上的差别之外,计算推导过程与NBC无异。


    1.1.2.3图像金字塔

    图像金字塔是以多分辨率来解释图像的一种结构。1987年,在一种全新而有效的信号处理与分析方法,即多分辨率理论中,小波首次作为分析基础出现了。多分辨率理论将多种学科的技术有效地统一在一起,如信号处理的子带编码、数字语音识别的积分镜像过滤以及金字塔图像处理。正如其名字所表达的,多分辨率理论与多种分辨率下的信号(或图像)表示和分析有关。其优势很明显,某种分辨率下无法发现的特性在另一种分辨率下将很容易被发现。

    图像金字塔是结合降采样操作和平滑操作的一种图像表示方式。它的一个很大的好处是,自下而上每一层的像素数都不断减少,这会大大减少计算量;而缺点是自下而上金字塔的量化变得越来越粗糙,而且速度很快。

    高斯金字塔里有两个概念:组(Octave)和层(Level或Interval),每组里有若干层。高斯金字塔的构造是这样的,第一组的第一层为原图像,然后将图像做一次高斯平滑(高斯卷积、高斯模糊),高斯平滑里有一个参数σ,然后将σ乘一个比例系数k作为新的平滑因子来平滑第一组第二层得到第三层。重复若干次,得到L层他们分别对应的平滑参数为:0,σ,kσ,k2σ,……。然后将最后一幅图像做比例因此为2的降采样得到第二组的第一层,然后对第二组的第一层做参数是σ的高斯平滑,对第二层做kσ的平滑得到第三层,以此类推。每组对应的平滑因子是一样的,这样反复形成了O组L层,组建成高斯金字塔。

    2.1.3模糊模式识别

        模糊模式识别的理论基础是20世纪60年代诞生的模糊数学,它根据人对事物识别的思维逻辑,结合人类大脑识别事物的特点,将计算机中常用的二值逻辑转向连续逻辑。在图像识别领域应用时该方法可以简化图像识别系统,并具有实用、可靠等特点。

        模式识别是一门边缘学科,它和许多技术学科有着密切的联系,它本身就是人工智能的重要组成部分,因此,从本质上来说,模式识别所要讨论的核心问题,就是如何使机器能模拟人脑的思维方法,来对客观事物进行有效的识别和分类。一方面现有的广为运用的统计模式识别方法与人脑进行模式识别相比,其差别还很大,另一方面待识别的客观事物又往往具有不同程度的模糊性。

        不少学者试图运用模糊数学的方法来解决模式识别问题,形成一个专门的研究领域----模糊模式识别(Fuzzy Pattern Recognition)。比较成熟的理论和方法有最大来属原则、基于模糊等价关系的模式分类、基于模糊相似关系的模式分类和模糊聚类,其中模糊聚类方法的研究和应用尤为成功和广泛。目前,模糊模式识别方法已广泛应用图形识别、染色体和白血球识别、图象目标的形状分析、手写体文字识别等,但其中也遇到不少困难,其中一个典型的例子就是隶属函数的确定往往带有经验色彩。

        应用模糊方法进行图像识别的关键是确定某一类别的隶属函数,而各类的统计指标则要由样本像元的灰度值和样本像元的隶属函数的值即隶属度共同决定。隶属度表示对象隶属某一类的程度。

     

    1.1.4神经网络模式识别

        神经网络的研究始于20世纪40年代,上世纪80年代开始在各国广泛兴起,神经网络模式识别源于对动物神经系统的研究,通过采用硬件或软件的方法,建立了许多以大量处理单元为结点,各单元通过一定的模式实现互联的拓扑网络。该网络通过一定的机制,能够模仿人的神经系统的结构和功能。

    神经网络是一种全新的模式识别技术,它具有以下几个方面的特点:

    (1)神经网络具有分布式存储信息的特点。

    (2)神经元能够独立运算和处理收到的信息,即系统能够并行处理输入的信息。

    (3)具有自组织、自学习的能力。

     



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  • 如通过聚类将一个图像进行分割(分割就是把图像分割成若干有意义的区域的处理技术,这些区域互不交叠,每个区域内部的某种特性或相同或相近,而不同区域间有明显差异)。 聚类准则  一般有俩种方法来最为聚类优劣的...

    1.基于概率统计的Bayes分类器

          因为在实际分类中由于考虑的侧重点不同或者关心的点不一样导致不能使用同一决策去解决所有的事件的分类,所以需要根据不同的准测函数选择不同的分类决策(基于最小错误率的Bayes决策,基于最小风险的Bayes决策)进行分类,在Bayes分类器中将不同的侧重分为错误率和风险俩个方面,最终通过取舍选择不同决策以求达到自己最理想的分类。

    • 先验概率P(w)

          即-针对M事件出现可能性而言,不考虑其他任何条件就直接进行事件的分类,所以所提供的信息太少。如:药品公司生产的药,显然一般情况下合格的药品要比不合格的药品的数量所占比例大,所以就容易直接将所有药品都归类为合格的药品,这样并不能很好的将合格和不合格的药品进行分类。

    • 类概率密度函数P(X|w)

         指-已知某类别的特征空间中出现特征X的概率密度,即第w类样品中它的属性X是如何分布的。(在大多数情况下,类条件概率密度函数可以采用多维变量的正太概率密度函数来模拟)。

    • 后验概率P(w|X)

          即-可能出现多类别事件出现同一特征的情况,这时就需要判断在条件X出现的条件下,样品为w的概率是多少,而这个后验概率就是使用Bayes公式计算获得的。公式如下:


          其中P(Bi)和P(Bj)是指事件Bi和Bj的先验概率,即P(Bi)=Bi/B,P(Bj)=Bj/B;P(A|Bi)和P(A|Bj)是类条件概率密度,指在类Bi和Bj的特征空间中,出现特征A的概率。

           使用此种分类器必须要知道有关样品的总体分布知识,包括各类的先验概率、类条件概率密度函数、后验概率,并以这些作为产生判别函数的依据,设计出相应的判别函数与决策面,这种方法称为参数判别式方法。这样,一旦待测试分类样品的特征向量值X已知,就可以确定X对各类的后验概率,也就可以按照相应的准则计算与分类。所以这种分类方法只能用在有统计知识的场合,或能利用训练样品估计出参数的场合。

    2.几何分类器

           集合分类器不依赖于条件概率的知识,可以理解为通过几何的方法,把特征空间分解为对应于不同类别的子空间。几何分类方法按照分界函数的形式可以分为线性判别函数和非线性判别函数俩类。而在几何分类方法中比较常见的算法有感知器算法、增量校正算法、LMSE分类算法以及Fisher分类算法,这里重点说一下Fisher分类算法。

    • Fisher分类算法的理论基础

          在应用统计方法解决模式识别问题时,经常会遇到所谓的“维数灾难”的问题,在低维空间里适用的方法一旦换成高维往往就不合适了。因此压缩特征空间的维数就显得非常重要,感觉有点像PCA但二者又有很大的区别,只是降维的思想一致而已。Fisher的核心是将原始数据投影到一维空间中,使得原本线性不可分的数据变得线性可分。Fisher的关键在于最大化一个准则函数J,准则函数J是由类间散度比上类内散度得到的。最大化准则函数J是要求类内散度足够小而类间散度足够大。小的类内散度保证了当前类中的数据足够紧密。大的类间散度保证了这两个类有足够的可分性。类间散度定义为投影后两类样本均值差的平方。类内散度定义为两类样本投影后与各自均值差的和的平方和。 

          从图中可以看出在将空间中的数据进行一维投影时很有可能造成数据重叠,这样会直接影响到实际的分类效果,所以在投影前需要找到最佳的投影向量(这也就是为什么Fisher的准则函数要求数据的类内聚,类与类间松散的原因),而投影后还需要找到类与类之间的划分边界点,只有完美的找到这两个量才能很好的对数据进行分类。

    • 二分类问题的实现步骤

       1.求取俩类的均值向量

       2.求取俩类的内离散度矩阵Si、Sj


       3.求取总类间离散度矩阵Sw

       4.定义Fisher准则函数w*(增大类内聚和类间松散)


       5.对于俩类已知数据,求出它们在w*上的投影点D


       6.求取各类数据在投影空间上的均值A


       7.选取阈值y0(在投影空间中的分割阈值)

      

       8.计算未知样品X在w*上的投影点并根据决策进行分类

    3.神经网络分类器

    • 定义      

         人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN),简称为神经网络(NN),它是一种基于连接学说构造的智能仿生模型,是由大量神经元组成的非线性动力系统。对于神经网络,我自己的理解就是通过研究、分析、总结人脑的组织结构和活动规律,对这些发现进行抽象、简化,从而模仿人脑建立的一种模型。

    • 分类

         它根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同分为分层网络和互相连接型网络。分层网络是将网络中的所有神经元按功能分为若干层,一般有输入层、中间层和输出层,各层间顺序连接,代表有BP网络。相互连接型网络是指网络中任意俩个单元之间可以相互连接。

    • 学习方式

         模仿人的学习方式,在神经网络中有三种学习方式,分别是:有导师学习网络、无导师学习网络和强化学习网络,其中有导师学习网络通常称为有监督型学习,而无导师学习网络称为无监督学习。

    • 基本原理

          可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射,其通过调整权重和阈值来“学习”或发现变量间的关系,实现对事物的认识和分类。

    • 特点

    1.固有的并行结构和并行处理

         在同一层内的处理单元都是同时操作的,即神经网络的计算功能分布在多个处理单元上。

    2.知识的分布存储

         知识不是存储在特定的存储单元上,而是分布在整个系统中,要存储多个知识就需要很多连接。在计算机中,只要给定一个地址就可得到一个或一组数据。在神经网络中要获得存储的知识则采用“联想”的办法。

    3.容错性

         具有很强的容错性,其可以从不完善的数据和图形进行学习和做决定。因为知识是存储在整个网络系统中的,而不是存储在某个存储单元,所以预定比例的节点不参与运算对整个系统的性能不会产生重大的影响。它可以处理那些有噪声和不完整的数据,具有泛化功能和很强的容错能力。

    4.自适应性

         其是通过学习和训练来找出输入和输出之间的内在联系,从而求取问题的解,所以有自适应功能对结果进行不断的调整,最终获得最优解。

    5.模式识别能力

    神经网络对处理复杂的非线性关系有很大的先天优势。

    4.聚类

    这是一种无监督的分类方法,是根据提取、分析n维空间中的数据的特征,将具有相似类型的数据聚合成一类,通常被称为聚类或集群。

    • 用处

         聚类分析的结果可以被用来对数据提出初始假设,分类新数据,测试数据的同类型以及压缩数据。如通过聚类将一个图像进行分割(分割就是把图像分割成若干有意义的区域的处理技术,这些区域互不交叠,每个区域内部的某种特性或相同或相近,而不同区域间有明显差异)。

    • 聚类准则

          一般有俩种方法来最为聚类优劣的准则,一是经验(如:以距离函数作为相似度的度量,用不断修改的阈值,来探究聚类效果的满意程度);二是准则函数,其函数值与数据的划分有关,当取得极小值时就认为得到了最佳划分。

    • 模糊聚类

         在所有的事物中并不是所有的都是精确的,都可以分个是非曲折或者将某些数据精确的划分为不同的分类,既然存在确定的那必然也存在不确定的,即模糊的。在实际生活中,我们人往往对那些模糊的事物也不能进行很好的判断,大多通过分析、理解、推理、总结对那些模棱两可的进行经验性的分类。即使这样,对于不同的人看待的不同的事物仍然是不能进行统一的,如人的高矮,胖瘦以及哪个年龄属于中年阶段等等,但是对于这些又大概可以划分出一个多数人比较认可的范围,我们可以把这个范围视为模糊集。在模糊聚类中正是通过对这些模糊集进行运算、分析来对模糊数据进行分类的(比较常用的是模糊矩阵)。


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