属于模式识别技术应用的是

中北大学2014届本科毕业论文

摘要

图像识别技术是人类视觉认知的延伸，是人工智能的一个重要领域，随着计算机技术和人工智能技术的发展，图像识别技术越来越成为人工智能的基础技术。蔬菜图像的识别是当今各农产品市场急需采用的一项人工智能技术。如何有效的对蔬菜图像进行处理，并提取其特征是蔬菜图像识别技术的核心问题。本文以蔬菜图像的分割为主线，利用3种方法对分割后的蔬菜图像进行特征提取，并验证其有效性。

首先，蔬菜图像的分割的目的是将蔬菜图像的背景进行去除，仅保留蔬菜图像的前景部分。为此，需要将蔬菜图像的前景部分与背景部分进行区别。实验表明，利用K均值聚类算法辅以形态学操作能有效地对蔬菜图像进行分割。

对分割后的蔬菜图像进行特征提取，分别提取颜色一致性矢量（CCVs）、和差直方图矢量（SDH）及边界/内部像素分类（BIC）特征矢量作为图像的特征。利用提取出的特征矢量，对同种类的蔬菜图像和不同种类的蔬菜图像进行比较，以验证矢量的有效性。实验证明相似图像之间的矢量距离值较小，相似度较大，因此提取出的特征矢量能做为图像的特征。

关键词：图像分割，图像特征提取，K均值聚类，颜色一致性矢量（CCVs），和差直方图（SDH），边界/内部像素分类（BIC）

中北大学

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分

研究生课程考试试卷（课程论文部分）

（2012 —— 2013 学年 一 学期）

论文题目：利用特征提取方法来识别指纹

学生学号： 学生姓名：

专业名称： 计算机应用技术 课程名称： 模式识别 评阅成绩的教师签名： 评阅成绩时间： 评阅成绩分数：

2011年9月制

1

目录

摘要 .................................................................................................................................................. 1 关键词 ......................................................................

2.6给出K-均值算法的程序框图，编写程序，自选一组分别属于三类的三维模式样本，

并对它们进行聚类分析。

迭代次数=1随机选取k个样本作为初始聚类中心聚类数目大于样本个数YN输入聚类数目k得到样本矩阵的大小开始输入样本矩阵绘制样本数据的散点图输入错误，要求重新输入k

判断前后两次聚类中心是否变化NY计算各聚类中心的新向量值迭代次数+1输出迭代次数，聚类中心，聚类结果按最短距离原则分配各点计算各点到聚类中心的距离结束MATLAB程序代码

clear all; clc;

data=input('请输入样本数据矩阵：'); X=data(:,1); Y=data(:,2); figure(1);

plot(X,Y,'r*','LineWidth',3); axis([0 9 0 8]) xlabel('x');ylabel('y'); hold on; grid on; m=size(data,1); n=size(data,2); counter=0;

k=input('请输入聚类数目：'); if k>m

disp('输入的聚类数目过大，请输入正确的k值'); k=input('请输入聚类数目：'

《模式识别》试题答案（A卷）
（2007年秋季学期，学历教育合训本科生，理论考核部分，120分钟）

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）
1、影响层次聚类算法结果的主要因素有（ 计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
2、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（ 1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性
3、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。
4、感知器算法 1 。
（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。
5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情况） ）；位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为（）。
6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（ 某一种判决错误较另一种判决错误更为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（ 先验概率未知的）情况。
7、"特征个数越多越有利于分类"这种说法正确吗？（ 错误 ）。特征选择的主要目的是（从n个特征中选出最有利于分

International Journal of Control, Automation, and Systems (2010) 8(1):141-148 DOI 10.1007/s12555-010-0118-7 http://www.springer.com/12555

使用特征反馈的模式识别：在人脸识别中的

应用

Gu-Min Jeong, Hyun-SikAhn, Sang-Il Choi*, NojunKwak, and Chanwoo Moon

摘要：本文提出了一种新的使用特征反馈的模式识别的方法，并且展示了它在人脸识别中的应用。传统的模式识别的方法是使用PCS、LDC等提取特征并且应用于分类。另一方面，本文提出的方法能使体悟的数据在原始空间中被分析（使用特征反馈）。通过从提取的特征到原始空间的逆映射，我们可以分辨出原始数据中影响分类的重要部分。通过这种方式，我们可以将数据优化以获得更高的分类率，使之更简洁或简化需要的感知器。为证实本文提出的方法的实用性，我们利用耶鲁人脸数据库将其运用在人脸识别中。每一张人脸都使用特征反馈分为两部分——重要部分和非重要部分。另外，我们将人脸识别与图像压缩相结合。实验结果证明了本文提出的方法行之有

简答题

1. 什么是模式与模式识别

模式识别: 模式识别是研究用计算机来实现人类模式识别能力的一门学科。 模式:模式是一些供模仿用的、完美无缺的标本。 2. 模式识别系统的组成

信息获取，预处理，特征提取和选取，分类器设计，分类决策 3. 什么是后验概率？

系统在某个具体的模式样本X条件下位于某种类型的概率。、 4. 确定线性分类器的主要步骤

采集训练样本，构成训练样本集。样本应该具有典型性

确定一个准则J=J(w,x)，能反映分类器性能，且存在权值w*使得分类器性能最优 设计求解w的最优算法，得到解向量w* 5. 样本集推断总体概率分布的方法？ 参数估计

监督参数估计：样本所属类别及类条件总体概率密度函数的形式已知，某些参数未知 非监督参数估计：已知总体概率密度函数形式但未知样本类别，要推断某些参数

非参数估计：已知样本类别，未知总体概率密度函数形式，要求直接推断概率密度函数本身

6. 近邻法的主要思想

作为一种分段线性判别函数的极端情况，将各类中全部样本都作为代表点，这样的决策方法就是近邻法的基本思想。 7. 什么是K近邻法？

他是最近邻法的推广，取未知样本x的k个近邻，看这k个近邻中多数属于哪一类，就把x归为哪一类。

一、 填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）

1、模式识别系统的基本构成单元包括： 模式采集 、 特征提取与选择 和 模式分类 。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用 特真矢量 ；句法模式识别中模式描述方法一般有 串 、 树 、 网 。

3、聚类分析算法属于 （1） ；判别域代数界面方程法属于 （3） 。

（1）无监督分类 (2)有监督分类 （3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用 （4） 进行相似性度量。 （1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4）匹配测度 5、 下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有 （1）（3）（4） 。

（1） （2） (3)

(4)

6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在 （2） 中进行 。 （1）二维空间 （2）一维空间 （3）N-1维空间

7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有 （1） ；线性可分

模式识别

Iris数据分类

一、实验简述

Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个样本，分为3类，3类分别为setosa，versicolor，virginica，每类50个样本，每个样本包含4个属性，这些属性变量测量植物的花朵，像萼片和花瓣长度等。本实验通过贝叶斯判别原理对三类样本进行两两分类。假设样本的分布服从正态分布。

二、实验原理

1、贝叶斯判别原理

首先讨论两类情况。用ω1，ω2表示样本所属类别，假设先验概率P(ω1),P(ω2)已知。这个假设是合理的，因为如果先验概率未知，可以从训练特征向量中估算出来。如果N是训练样本的总数，其中有N1，N2个样本分别属于ω1，ω2，则相应的先验概率为P(ω1)=N1/N, P(ω2)=N2/N。

另外，假设类条件概率密度函数P(x|ωi),i=1,2,…,n,是已知的参数，用来描述每一类特征向量的分布情况。如果类条件概率密度函数是未知的，则可以从训练数据集中估算出来。概率密度函数P(x|ωi)也指相对也x的ωi的似然函数。特征向量假定为k维空间中的任何值，密度函数P(x|ωi)就变成的概率，可以表示为P(x|ωi)。

P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi)/P