挑战性问题（1）

图像分辨率低: 号牌距离太远或者采用了低分辨率的摄像 机 模糊图像, 运动模糊 恶劣光照/低对比度: 曝光过度, 反射 或者 阴影 视点变化或者遮挡 (车牌上的污痕)

模糊图像 (左)
光照和视点问题(中)
遮挡 (右)
挑战性问题（2）

不同的字体 车牌上图案 无法区别来自不同国家地区的车牌，例两辆来自不同国家或 地区的车牌可能有相同的车牌号码
模式识别模型

模版匹配 统计 (geometric) 语法系统 (structural) 神经网络 混合方法Fra bibliotek模版匹配
Template
模式识别与人工智能领域主要会议

CVPR，ICCV，ECCV，ACCV ICML，NIPS，ECML，COLT AAAI，IJCAI ICRA，IROS ICPR，ICIP
成绩评定方式

成绩评定方式

最新的顶级模式识别会议（如CVPR, AAAI）论文研 读，在此基础上形成读书报告，或 模式识别大程序 （可由2～3人组成一个小组，题目可选） 期末考试成绩 按适当的比例进行加权计算，形成总评成绩
地形、植被覆盖 坦克, 机场 文字
模式识别应用
问题描述 工业制造 网络搜索 指纹识别 输入 输出 3-D 图像 (结构光, 激光, 立体视觉) 物体识别, 姿态估计, 装配 用户输入的关键字 指纹采集传感器获得的指纹图像 与输入相关的文本 指纹对应人员
数字识别
• 印刷体
• 手写体
车牌识别系统

模式识别（ Pattern Recognition ）
The act of taking in raw data and taking an action based on the
“category” of the pattern
什么是模式（Pattern）?
“A pattern is the opposite of a chaos; it is an entity vaguely defined, that could be given a name.” (Watanabe)
• 给定一个输入的模式, 做出决策判定该模式是属于哪 一个类别的模式 • 几乎所有的自动系统中都需要用到模式识别 • 其它适用领域：数据挖掘、机器学习、计算机视觉、 统计决策理论等 • 本课程讲授的是基础的PR方法和理论，以及相应理 论的优势和劣势
模式类别(Pattern Class)

一系列相似（ similar）物体 (not necessarily identical) 类别由相应的类别样本定义 (paradigms, exemplars, prototypes, training/learning samples) 类内可变 类间相似 如何定义相似性?

错误率，Error rate (Prob. of misclassification) 速度，Speed (throughput) 代价，Cost 鲁棒性，Robustness 拒绝选项，Reject option 投入回报，Return on investment
Pattern Recognition System


模式识别系统





领域相关知识 获取, 表达 数据获取 摄像头, 超声, 激光,…. 预处理 图像增强, 分割 表示 特征: 颜色, 形状, 材质,… 分类或决策 统计模式识别（几何） 语意模式识别（结构） 神经网络 后处理; 上下文相关应用
系统性能
识别（Recognition）
将一个模式标示为一个我们已知或者熟悉的分类 分类（Classification，已知类别），监督学习 聚类（Clustering，学习类别），无监督学习
Category “A”
Category “B” Clustering Classification
识别：猫、狗
好的表示方法特性

具有一些不变特性（ invariant properties ） 如：旋转不变，平移不变, 尺度不变… 类间变化的不变特性 能够区分感兴趣的模式类别; 不同类别之间的相似性低 对噪声遮挡等因素鲁棒 可以得到简单的匹配结果或者决策制定策略 (例如, 线性 决策边界) 低测量（计算）代价；可实时
Supervised Classification
训练样本已经标注（labeled）
Unsupervised Classification
训练样本无标注（unlabeled）
Segmentation
一个模式识别的例子

水源紧缺地区的饮水区域进入控制(e.g. 澳大利亚内陆地区); 野生动物 vs. 家畜 安装一个智能门，仅仅允许家畜进入
Michigan州 and Kentucky 州车牌例子
模式识别系统

关键问题

表示（Representation） 匹配

一个模式识别系统包括：

训练学习阶段 测试评估阶段
表示（Representation）的难题
到底采用哪种面部描述 特征(description)或 模型来支持大范围的类 内可变性?


模式识别

Having been shown a few positive examples (and perhaps a few negative examples) of a pattern class, the system learns to tell whether or not a new object belongs in this class (Watanabe); face vs. non-face 从少量样本中推断通用样本的情况 认知（COGNITION）= 形成（辨识）新的类别 识别（RECOGNITION） = 辨别已知的类别
分割: 人类检测
*Theo Pavlidis, /~t.pavlidis/comphumans/comphuman.htm
分割: 人类检测
Games Magazine, September 2001
Fish Classification: 鲑鱼（Salmon） v. 鲈鱼(Sea bass)

实际生活中的模式识别系统
智能电表检定 脑机接口
手势识别
模式识别应用
问题描述 语音识别 语音波形 输入 输出 语音单词, 说话人识别
非破坏性检测 疾病检测与诊断
超声,涡流 ,声发射波形 心电图, 脑电图波形
有/无 瑕疵, 瑕疵类型 心脏，大脑状况
自然资源检测 空中侦察 文字识别
多频谱图像 可见光, 红外, 雷达图像 扫描图像
复杂的决策边界
决策边界的泛化（generalization）能力
具有好的泛化能力的决策边界
首选简单决策边界
特征选择与抽取
• 选择 vs. 抽取 • 采用多少、采用哪些特征子集来构造决策边界 • 一些特征是冗余的 • 维度灾难（Curse of dimensionality）—在使用 大量特征的小样本训练集上，错误率反而会升高
浙江大学研究生《模式识别与人工智能》课件
第一讲 模式识别概述
刘勇 yongliu@ 浙江大学 Winter 2013
Outline

主要参考书目 模式识别与人工智能领域主要期刊与会议 模式识别介绍 小结
主要参考书目




模式识别，边肇祺，张学工等 编著，清华大学出版社，北京 ，2000 模式分类，Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G.Stork著， 李宏东，姚天翔 等译，机械工业出版社, 2006 Machine Learning, Tom M. Mitchell著，2003. (有中译 版) Artificial Intelligence: A New Synthesis. Nils J. Nilsson，1999（中译本：《人工智能—一种新的集成》. 郑扣根、庄越挺 等译，2000）
拒绝
允许


采用模式识别系统识别家畜 室外相机采集图像 边缘检测与轮廓跟踪 与已经存在的轮廓模板库匹配 仅当匹配时打开门 原型系统： Dunn et al., U. South Queensland, Australia. 达到100% 准确率!
模式识别Pattern Recognition
自动检测获得车牌号码信息


功能模块: (i) 图像获取, (ii) 图像增强, (iii) 图像分 割, 字符识别 实时系统
典型应用

电子收费系统 自动交通事故报告
处理流程

车牌定位: 在整幅图像中定位出车牌 调整车牌的位置与尺寸： 自动对齐车牌，并且标准化车牌 尺寸 正规化图像: 调节图像亮度与对比度 特征分割: 找到单独的特征区域 字符识别 字符语法/几何分析: 在号牌规则指导下对字符识别进行检 查
模式识别与人工智能领域主要期刊

Pattern Recognition, Elsevier IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

IJCV, International Journal of Computer Vision JMLR, Journal of Machine Learning Research Artificial Intelligence, Elsevier
Ray Kurzweil, NY Times, Nov 24, 2003
“The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history.” Bishop