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模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Category “B” Clustering
Classification (Recognition)
(Supervised Classification)
(Unsupervised Classification)
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基于AdaBoost的快速人脸检测
基于分级分类器的加速策略
大量候选窗口可以利用非常少量的特征（简单快速的分类器） 就可以排除是人脸的可能性！ 只有极少数需要大量的特征（更复杂的更慢的分类器来判别是 否人脸）
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分级分类器的构建
采用由粗到细的思想（coarse to fine）
模板匹配 结构模式识别 句法模式识别 统计模式识别 模糊模式识别
静态模式（不相关）
时序模式（相关的静态模式）
有监督学习
半监督学习
无监督学习
HMM
参数估计
· 非参数方法
最小距离
分层聚类
统计学习理论 和支持向量机
神经网络
近邻法
直接计算判别函数
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模板匹配Template MatchingTemplate Nhomakorabea20
AdaBoost分类器
AdaBoost分类器
Adaboost学习算法是用来提高某种简单分类算法的性能的。 它通过对一些弱分类器的组合来形成一个强分类器
功能
将分类性能不好的弱分类器提升为分类性能好的强分类器的学 习算法。
思想
学习一系列分类器，在这个序列中每一个分类器对它前一个分 类器导致的错误分类样例给予更大的重视。
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Adaboost学习算法
输入：
1.训练用人脸和非脸样本 2.指定要挑选出来的弱分类器的数目T,这也是程序循 环的次数 3.利用先验知识初始化权值向量
弱分类器
其中， 表示弱分类器的值， 表示弱学习算法寻 找出的阈值， 表示不等号的方向， 表示特 征值， 表示一个Harr-like特征。
《模式识别》课程
模式识别
(Pattern Recognition)
主讲教师：宫宁生
提 纲
模式识别概论 主要模式识别方法 模式识别过程 案例介绍 DEMO
2
为什么需要模式识别？
模式识别：人类学习的基本方法
人眼识别物 中医看舌苔/脉搏 图谱辨别化合物
3
什么是模式？
“Bad” features
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特征提取与选择
问题变成：如何优化特征提取算子φ(θ) 的 参数
维数灾难——如何降维？ PCA 选择具有最大区分能力的特征 LDA
Feature extraction
m1 m 2 mk
φ1
φ2
φn
x1 x 2 xn
系统在技术上的三个贡献：
这种技术具有实时性的特点，而且有可能扩展到多个姿 态的人脸检测。
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人脸的特征表示方法
矩形特征（Harr-like特征）
矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减 去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差 有4种类型的矩形特征
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输入图像
积分图像
基于积分图像的 Haar-like特征计算
参见：Paul Viola,Michael J. Jones. Robust Real-time Object Detection. CRL 2001/01 February 2001. 1.用简单的矩形特征来作为人脸图像特征; 2.基于AdaBoost的分类器; 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度。
数据处理： 模式类的模型假设： 选择最优的模型并分类：
6
模式识别的主要问题
建模问题
描述 表示
例如：用面积和周长表示某种形状
特征提取与选择问题
维数灾难——如何降维？ 主成分分析PCA 选择具有最大区分能力的特征 线性判别分析LDA
任务特定的学习问题
贝叶斯决策理论、统计学习理论和SVM
分类
确定模式 非确定模式 随机模式
4
定义：模式类
模式x : 具有某些量化测量值或者特征 模式类 (vi)：A collection of “similar” (not necessarily identical) objects
Inter-class variability
将数量少的重要的特征构成的分类器置于前面若干 层，检测大部分人脸的同时，排除大量非脸 后面层包含大量次重要的特征对非脸进行进一步排 除 每层训练用非脸样本使用前面层分类器误判为人脸 的那些样本
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基于AdaBoost的快速人脸检测
分级分类器的训练算法
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实验结果和系统
训练样本
8
典型应用
语音识别（例如：IBM ViaVoice系统） 表情分析、年龄、种族、性别分类 OCR: 车牌照、集装箱号码… 手写体识别：汉王 手势识别：基于视觉的，基于数据手套 人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 军事目标识别 生物信息、医学图像 遥感、气象
9
模式识别方法
正例
4800张手工标定的人 脸照片作为训练样本 集 1000张人脸照片作为 测试集
反例
10万张反例样本
人脸样本
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m1 m 2 m3 mk
Feature selection
x1 x 2 xn
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基于AdaBoost 的快速人脸检测
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AdaBoost算法简介
在2001年的ICCV上，Compaq的研究员Paul Viola和 Michael J.Jones发表了一个实时人脸检测系统，其速度 是平均每秒15帧，图像大小是384x288。
任务：提取适于分类的特征（量化测量值） 好的特征
Objects from the same class have similar feature values. Objects from different classes have different values.
“Good” features
Input scene
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统计模式识别
模式识别最初从统计理论发展而来 基本思想：模式被描述为一组测量值组成的随 机特征向量，用概率统计理论对其进行建模， 用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
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统计模式识别的一般过程
测试模式 预处理 特征提 取/选择
分类
分类
训练 预处理 特征提 取/选择
学习分类规则 错误率检测
训练模式
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模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于 模糊：以一定的程度属于
模糊逻辑：相对传统二值逻辑“是或不是” 模糊数学：研究模糊集和模糊逻辑 模糊系统：应用角度
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特征提取：PR的第一步
The letter “T” in different typefaces
Intra-class variability
Characters that look similar
模式类的统计特性
相似性-先验概率 ：P (vi) 类条件概率密度：p (x|vi)
5
定义：模式识别
依据一定的规则，将模式进行分类的过程 （Classifies “patterns” into “classes”） 主要过程: