人工智能系列：一文让你读懂什么是模式识别

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目录

1.什么是模式识别

1.1人工智能和模式识别

1.2信息感知

1.3计算机模式识别

1.4模式识别应用

1.5模式识别发展简史

1.6相关问题和领域

2.模式识别形式化

2.1模式和模式识别

2.2模式表示

2.3特征空间

2.4特征空间中的分类

2.5一个例子

3.模式识别系统流程

4.模式分类器设计

4.1分类器训练过程

4.2训练-评价流程

4.3数据划分方式

4.4泛化性能

5.模式识别方法分类

5.1根据表示方式分类

5.2统计/结构方法对比

5.3学习方法分类

5.4生成/判别模型

1.什么是模式识别

1.1人工智能和模式识别

人工智能研究内容

• 机器感知(模式识别)

        – 模式分类、模式匹配

        – 计算机视觉、图像视频分析

        – 语音识别、自然语言理解

• 机器学习

        – 从数据或经验学习模型或程序

        – 监督学习、无监督学习、半监督学习等

• 机器思维(问题求解)

        – 专家系统、自动问答、机器定理证明、下棋等

• 智能行为

        – 机器人动作、自动驾驶、无人机等

模式识别在
AI
中的地位

•
模式识别：
机器感知环境，从环境获取信息和知识

        – 视觉感知：
从图像识别文字、物体、行为等，从而理解周围环境

        – 听觉感知：
从声音和文本识别场景、理解语言和获取知识

1.2信息感知

1.3计算机模式识别

1.4模式识别应用

有些生物特征（如虹膜、指静脉）精度高，但是需要客户配合。

有些（如签名、步态）精度相对较低，但是不需要配合，有适合其应用的场合。

智能交通、无人驾驶：
交通标志识别、道路识别、车辆识别、行人识别等

1.5模式识别发展简史

1.6相关问题和领域

2.模式识别形式化

2.1模式和模式识别

                                ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

• 模式识别核心技术：
模式分类

比如下图：

                                                 

检测出：
2-class (binary)

判别出：
2-class, multi-class

分类器设计：
机器学习

相关问题：特征提取、特征选择

2.2模式表示

模式表示有两个方面，一是识别对象表示，二是分类器表示

–
特征矢量：
x
=
x
1
,
x
2
,…,
x
n
]

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​      

• 分类器表示

–
类别模型：
M
i
=
M
(
x, )

–
判别函数：
y
i
=
f
(
x
,
 
)

(Discriminant function)

d
(
x
, )=-
f
(
x
,)

–
决策面

f
(
x
,) =
f
(
x
,
 
)

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

2.3特征空间

• 欧式空间特性

– 欧式距离：坐标系不变性

–
Metric

d(x
1
,x
2
)+d(x
1
,x
3
)>d(x
2
,x
3
)

d(x
1
,x
2
)-d(x
1
,x
3
)<d(x
2
,x
3
)

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

2.4特征空间中的分类

–
距离度量
/
相似度：mind(x,)

–
决策区域：=arg max f(x,)

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

2.5一个例子

下面以鱼分拣的例子来说明

图中左边这个是三文鱼（Salmon），右边是黑鲈鱼（Sea bass）

下面来构建长度特征分类

接着构建亮度特征分类

可以发现亮度比长度分类结果好很多，但是可能还有更好的特征，这里不展开了，感兴趣的朋友可以自行查阅资料

以上两个都是一维特征（长度 鱼身亮度）的分类结果下面我们来看看二维特征的分类：

使用线性分类器

3.模式识别系统流程

下面我们使用一个文档分析系统的例子来看看模式识别的一般流程：

这是一个文档分析系统的分析过程

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

                                   ​​​​​​​

由此我们归纳出模式识别的完整流程如下：

模式识别的完整流程通常包括以下步骤，每一步都是为了提高识别的准确性和效率：

1.数据采集（Data Acquisition）：
这是流程的第一步，涉及从原始源获取数据。数据可以是图像、声音、文本或其他任何形式。在文档分析的情况下，这通常涉及到使用扫描仪、摄像头或其他设备将文档转换为数字格式。
2.数据分割（Segmentation）：
在这一步中，系统会将数据分割成更小的部分，以便于后续处理。在图像处理中，这可能包括将图像分割成多个区域或对象。例如，在文档分析中，这可能涉及到区分文本、图像、表格等不同元素。
3.数据预处理（Pre-processing）：
数据预处理是为了改善数据质量，使其更适合进行特征提取和分类。这可能包括去噪、对比度增强、大小归一化、二值化等操作。预处理的目的是消除无关信息，突出关键特征。
4.特征提取（Feature Extraction）：
在这一步，系统会从预处理后的数据中提取重要的特征。特征是数据中用于区分不同类别的关键属性。例如，在图像识别中，特征可能包括颜色、形状、纹理等。选择正确的特征对于模式识别的成功至关重要。
5.利用提取的特征对数据进行分类（Classification）：
一旦特征被提取，系统就会使用这些特征来对数据进行分类。分类器可以是统计方法、机器学习方法或深度学习方法。分类器的目标是根据提取的特征将数据分配到预定义的类别中。
6.对分类结果进行后处理（Post-processing）：
分类后的数据可能需要进一步的处理以提高准确性和实用性。这可能包括错误校正、结果解释、数据可视化等。后处理的目的是确保输出结果对用户有意义，并且可以用于决策支持或其他应用。

识别-训练过程如下：

4.模式分类器设计

4.1分类器训练过程

4.2训练-评价流程

训练和测试过程需要分开不同的样本集

模型的选择和评价：

4.3数据划分方式

4.4泛化性能

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

分类器（模型）复杂度 对泛化性能的影响：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

•
训练数据不变的情况 下，分类器越复杂，对训练数据拟合程度越高

•
过拟合情况下，泛化性能会下降，比如下面这个例子

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

5.模式识别方法分类

5.1根据表示方式分类

tistical: 特征矢量

        – Parametric (Gaussian)

        – Non-parametric (Parzenwindow, k-NN)

        – Semi-parametric (GM)

        – Neural network

        – Logistic regression

        – Decision tree

        – Kernel (SVM)

        – Ensemble (Boosting)

• Structural: 句法、结构

        – Syntactic parsing

        – String matching, tree

        – Graph matching

        – Hidden Markov model (HMM)

        – Markov random field (MRF)

        – Structured prediction

5.2统计/结构方法对比

1.为什么需要结构方法？

统计方法不能解决的问题主要有以下三个：

– 表示模式的结构(如字符的笔划、部首及其相互关系)

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

– 长度/大小不固定的模式(如字符串)

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

        • 整体分类：
类别数巨大
(
如，
6
位邮政编码的类别数为10
6
)

– 相互关联的多个物体/部件同时分类

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​

        • 如果单个分类+后处理？分割不确定，上下文利用不充分

2.统计/结构方法对比

统计/结构方法对比

	统计方法	结构方法
训练	易	难
依赖训练数据	需要大量数据训练	小样本情况下性能良好
分类性能	大量样本训练时性能优异	大样本训练困难，优势难以体现
可解释性	输出概率（置信度），解释性差	结构解释，对outlier鲁 棒
与人类认知的相关性	低	高

5.3学习方法分类

• 监督(Supervised)学习

        – 训练样本有类别标号

• 无监督(Unsupervised)学习

        – 训练样本无类别标号，得到数据结构表示或分布

• 半监督(Semi-supervised)学习

        – 训练样本一部分有类别标号，一部分没有

• Reinforcement learning

        – 学习过程中给出奖惩信号

例如，Deep Mind（被Google收购）基于深度神经网络强化学习的玩视频游戏程序

• Domain Adaptation

        – 测试样本分布发生变化，分类器参数自适应

5.4生成/判别模型

•
生成
(Generative)
模型：
表示各个类别内部结构或特征分布
p
(
x
|c)

•
判别
(Discriminative)
模型：
表示不同类别之间的区别，一般为判别

函数
(Discriminant function)
、边界函数或后验概率
P(c|
x
)

•
生成学习：
得到每个类别的结构描述或分布函数，不同类别分别学习

•
判别学习：
得到判别函数或边界函数的参数，所有类别样本同时学习