模式識(shí)別的基本概念
模式識(shí)別是人類的一項(xiàng)基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當(dāng)然也希望能用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。(計(jì)算機(jī))模式識(shí)別在20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。
什么是模式和模式識(shí)別？廣義地說(shuō)，存在于時(shí)間和空間中可觀察的事物，如果可以區(qū)別它們是否相同或相似，都可以稱之為模式；狹義地說(shuō)，模式是通過(guò)對(duì)具體的個(gè)別事物進(jìn)行觀測(cè)所得到的具有時(shí)間和空間分布的信息；把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類(或簡(jiǎn)稱為類)。而“模式識(shí)別”則是在某些一定量度或觀測(cè)基礎(chǔ)上把待識(shí)模式劃分到各自的模式類中去。
模式識(shí)別的研究主要集中在兩方面，即研究生物體(包括人)是如何感知對(duì)象的，以及在給定的任務(wù)下，如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的理論和方法。前者是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家的研究?jī)?nèi)容，屬于認(rèn)知科學(xué)的范疇；后者通過(guò)數(shù)學(xué)家、信息學(xué)專家和計(jì)算機(jī)科學(xué)工作者近幾十年來(lái)的努力，已經(jīng)取得了系統(tǒng)的研究成果。
一個(gè)計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)基本上是由三個(gè)相互關(guān)聯(lián)而又有明顯區(qū)別的過(guò)程組成的，即數(shù)據(jù)生成、模式分析和模式分類。數(shù)據(jù)生成是將輸入模式的原始信息轉(zhuǎn)換為向量，成為計(jì)算機(jī)易于處理的形式。模式分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，包括特征選擇、特征提取、數(shù)據(jù)維數(shù)壓縮和決定可能存在的類別等。模式分類則是利用模式分析所獲得的信息，對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，從而制定判別標(biāo)準(zhǔn)，以期對(duì)待識(shí)別模式進(jìn)行分類。
有兩種基本的模式識(shí)別方法，即統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法和結(jié)構(gòu)(句法)模式識(shí)別方法。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是對(duì)模式的統(tǒng)計(jì)分類方法，即結(jié)合統(tǒng)計(jì)概率論的貝葉斯決策系統(tǒng)進(jìn)行模式識(shí)別的技術(shù)，又稱為決策理論識(shí)別方法。利用模式與子模式分層結(jié)構(gòu)的樹狀信息所完成的模式識(shí)別工作，就是結(jié)構(gòu)模式識(shí)別或句法模式識(shí)別。
模式識(shí)別的應(yīng)用包括文字識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，指紋識(shí)別等。
模式識(shí)別技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)，21世紀(jì)是智能化、信息化、計(jì)算化、網(wǎng)絡(luò)化的世紀(jì)，在這個(gè)以數(shù)字計(jì)算為特征的世紀(jì)里，作為人工智能技術(shù)基礎(chǔ)學(xué)科的模式識(shí)別技術(shù)，必將獲得巨大的發(fā)展空間。在國(guó)際上，各大權(quán)威研究機(jī)構(gòu)，各大公司都紛紛開始將模式識(shí)別技術(shù)作為公司的戰(zhàn)略研發(fā)重點(diǎn)加以重視。
模式識(shí)別(Pattern Recognition)是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進(jìn)行處理和分析,以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過(guò)程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。
模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識(shí)、思想、議論等,屬于概念識(shí)別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識(shí)別主要是對(duì)語(yǔ)音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號(hào)、生物的傳感器等對(duì)象進(jìn)行測(cè)量的具體模式進(jìn)行分類和辨識(shí)。
應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過(guò)程進(jìn)行鑒別和分類。所識(shí)別的事件或過(guò)程可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。這些對(duì)象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、 計(jì)算機(jī)科學(xué) 、生物學(xué)、控制論等都有關(guān)系。它與 人工智能 、 圖像處理 的研究有交叉關(guān)系。例如自適應(yīng)或自組織的模式識(shí)別系統(tǒng)包含了人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制；人工智能研究的景物理解、自然語(yǔ)言理解也包含模式識(shí)別問(wèn)題。又如模式識(shí)別中的預(yù)處理和特征抽取環(huán)節(jié)應(yīng)用圖像處理的技術(shù)；圖像處理中的圖像分析也應(yīng)用模式識(shí)別的技術(shù)。
模式識(shí)別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對(duì)象的,屬于認(rèn)識(shí)科學(xué)的范疇,二是在給定的任務(wù)下,如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的理論和方法。前者是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家的研究?jī)?nèi)容,后者通過(guò)數(shù)學(xué)家、信息學(xué)專家和計(jì)算機(jī)科學(xué)工作者近幾十年來(lái)的努力,已經(jīng)取得了系統(tǒng)的研究成果。
“模式識(shí)別”是用機(jī)器模擬人類識(shí)別事物的技術(shù)。它是信息科學(xué)的一個(gè)分支,是人工智能學(xué)科的一個(gè)重要組成部分。
早先的模式識(shí)別主要是從數(shù)學(xué)理論上去研究和分辨事物的特征。在電子計(jì)算機(jī)發(fā)明
