50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论，在此基础上， 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理 论得到了较广泛的应用。
模式识别的发展
80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人 工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应 用。
模式识别和模式的概念
模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”
周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算机来 说却是非常困难的。
模式识别的难点
概念
数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
模式识别介绍和 案例讲解
第一章 模式识别概述
例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果， 作出正确的诊断。
在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等 等，对照医生诊病过程，有：
➢ 模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物，而模式类 则是对这一类事物的概念性描述。
模式识别是从样本到类别的映射。
样 本
模式识别
类 别
模式识别和模式的概念
概念
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.”
可观察性 可区分性 相似性
模式（Pattern）实例
计算机模式识别
概念
模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从感知数据中 提取信息（判别物体和行为）的过程。
数据 获取
模式 分割
姚明
ROCKETS
11
模ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 识别
概念
模式识别和模式的概念
Pattern recognition
is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. (Anil K. Jain)
90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的 重视。
1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议 “ICPR”，成立了国际模式识别协会---“IAPR”，每2年召 开一次国际学术会议；
1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分析与机器智能 （PAMI）委员会，每2年召开一次模式识别与图象处理 学术会议；
a.样本：医院里的众多患者，每个患者都是一个样本； 单一样本：医生诊断的某一患者，就是样本空间中的一个单一
样本； 样本值：某一患者的化验、检查结果与表征现象。
例子1：医生诊病过程
b.模式：各样本值按一定的数据准则综合的结果； 模式样本：具有某种模式的样本； 模式采集：获取某样本的测量数值的过程；
c.特征：患者某些具有显著特征的化验数据及表征； 特征选择与提取：能表征(疾病)特异性的化验结果
与表征； d.判决：医生运用知识、病例经验综合分析给出诊断；
判决准则/规则：医生的知识 判决结果：将患者明确(或以概率)确定为某一种病 症(或多种/并发病症)的患者(及病患严重程度)
医生诊病过程
事实上，最后的结果也成为分类。因此有预先知 道类别(已知病症)与未知类别(未知病症)的区别。
模式识别：就是以计算机为工具、各种传感器为 信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、 事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类。
➢ a fingerprint image ➢ a handwritten cursive word ➢ a human face ➢ a speech signal ➢ ……
模式识别的发展
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别 的基础。因此，在60～70年代，统计模式识别发展很快， 但由于被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现 “维数灾难”。随着计算机运算速度的迅猛发展，这个 问题得到一定克服。目前，统计模式识别仍是模式识别 的主要理论。
模式识别的难点
概念
感知数据：非结构化（像素、声波等）
模式与模式类
概念
样本(sample, object)：一类事物的一个具体体现，对 具体的个别事物进行观测所得到的某种形式的信号。
模式(pattern)：表示一类事物，如印刷体A与手写体A 属同一模式。B与A则属于不同模式。
➢ 样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概括。
国内的组织有电子学会，通信学会，自动化协会，中文 信息学会….。
模式识别的发展
模式识别的应用领域更加广泛： 生物、医学、军事、农业、工业、社会、教育、航天、
航空、经济、金融、生物认证、数字水印…… ➢ 基于语音：
重点人物通信监控语音识别系统/规模音频资料检索 ➢ 基于图像：
光学字符识别(Optical Character Recognition OCR)/ 车牌识别(Vehicle License Plate Recognition VLPR)/ 人脸识别/指纹识别/签名认证/支票认证/表情和手势识别 /农作物分类与害虫识别/生物信息学：DNA识别/航空与卫 星遥测遥感数据资源调查/军用目标的图像识别/基于图形 模式识别的机器人控制等 ➢ 基于工程数据：
1.1 模式识别和模式的概念 感知：从环境获取信息
1.1 模式识别和模式的概念
模式——Pattern
存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别 它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。
模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息， 因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式的直观特性: