计算机指纹识别系统应用了人工智能技术中的什么技术？

模式识别是一种从数据中发现模式的计算机技术。在模式识别中，计算机系统使用数学方法来分析数据，从而生成可以识别特定类型或类别的模式。以下是对模式识别的更深入的探讨。1.模式识别的类型模式识别主要有三种类型：监督式、无监督式和半监督式。监督式模式识别需要事先标记好数据，以便计算机系统可以识别它所看到的数据。无监督式模式识别不需要事先标记任何数据，而是依靠计算机系统自己的能力来发现数据中的模式。半监督式模式识别则介于监督式和无监督式之间。2.模式识别的应用领域模式识别应用广泛。比如在医学成像、自然语言处理、金融风险管理和生物信息学等领域都有重要的应用。在医学成像方面，模式识别可以帮助医生自动检测癌细胞和其他异常情况。在自然语言处理方面，模式识别可以帮助计算机识别和翻译不同的语言。3.模式识别的方法模式识别的方法包括统计方法、神经网络和机器学习等。统计方法主要依赖于概率模型，根据数据的分布进行相应预测。神经网络则通过模仿大脑神经元之间的联结关系来完成对数据的处理。机器学习则是一种自动分析数据的方法，通过从数据中学习规律，然后根据规律推断新数据。4.模式识别的挑战和未来尽管模式识别在许多领域得到广泛应用，但仍然存在一些挑战。其中之一是数据的质量问题，例如数据噪声、缺失和不准确性等。此外，大规模数据的处理和存储也是一个挑战。未来，随着计算机技术的进步，人工智能的发展和数字化转型的推进，模式识别将有更广阔的应用前景。5.模式识别和计算机视觉的关系模式识别和计算机视觉密切相关。计算机视觉是指让计算机像人一样理解和处理图像的能力。模式识别则是计算机视觉中对各种图案、形状、轮廓等进行分析和识别的核心技术之一。因此，模式识别在计算机视觉领域中起到了至关重要的作用。6.模式识别的评价指标在模式识别中，常常需要评估系统对不同类别数据的分类效果。此时需要使用不同的评价指标来评估模型的性能。最常见的评价指标包括精确度、召回率和F1值。其中，精确度是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确分类的样本占该类别实际总数的比例，而F1值则综合精确度和召回率来评估分类器的性能。7.模式识别的发展历程模式识别的概念最初出现在20世纪50年代，随着计算机技术的迅速发展和普及，模式识别得到了越来越广泛的应用。近年来，随着人工智能技术的快速发展，模式识别也进入了一个新的发展阶段。未来，模式识别将继续拓展应用范围和深入研究。

模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的 (数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。[1]模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。

人工智能中模式识别技术应用的是：数字图像处理。模式识别是人工智能领域的基础，随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。模式识别也取的了很多让人瞩目的成就，有很多不可忽视的进展。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。基于模式识别的图像处理随着当今计算机和人工智能技术的发展，已经成为了图像识别领域的踪影研究方向。模式识别从20世纪20年代发展，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们拥有的只是一个工具袋，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

这是认知心理学中的概念，自己看吧！模式：由若干元素或成分按一定关系集合而成的某种刺激结构或刺激的组合。模式识别：人利用已有的知识来识别当前出现的模式（或环境刺激）。

模式识别的过程旨在寻找数据或信号中的潜在规律和模式，以实现对新信息的分类、判别或预测。1.数据预处理数据预处理是模式识别的重要步骤，其目的是减少数据中的噪声和冗余，增强数据的有效性和表示能力。典型的数据预处理方法包括数据清洗、归一化、降维等。2.特征提取特征提取是从输入数据中提取关键特征或属性，以供下一步的分类和判别。通常采用的方法包括滤波、变换、聚类、分析等，常见的特征包括形态、纹理、颜色等。3.特征选择特征选择目的在于为分类和判别提供更具有区分力的特征，以支持更精确的判别和分类。特征选择的方法包括基于统计学和信息论的方法等。4.分类和判别分类和判别是模式识别的核心步骤，其目的是将输入数据分配到不同的类别和类别之间进行区分。常用的分类方法包括贝叶斯分类、神经网络、支持向量机等。5.评价和优化模式识别系统的优化是一个需要持续改进和完善的过程。评价和优化可以通过测试集验证、交叉验证等方法得出模式识别系统的表现，并适时采取调整措施。学术界普遍认为，模式识别是一门涉及多领域和多层次知识的跨学科科学。随着人工智能和机器学习技术的发展，模式识别已经成为许多领域中不可或缺的基础技术之一，在自然语言处理、图像识别、人脸识别、生物信息学、金融领域等都有着广泛的应用。另外，空间统计分析、时间序列预测、模式识别理论等领域也在不断拓展和发展中。随着硬件技术的飞速发展和算法优化的不断提升，模式识别技术在实际应用中也得到了越来越广泛的推广，并为社会经济发展做出了巨大的贡献。同时，在实际应用过程中，保护个人隐私也变得愈发重要。在模式识别的相关研究中，如何对数据进行隐私保护、对算法结果进行合理限制等问题也日益成为研究的热点。必须注意的是，虽然模式识别有着广泛的应用，但也需要注意其潜在的安全风险和社会影响。因此，在推广应用时也应关注其合理性和公正性，以避免不必要的风险和负面影响。总之，模式识别是一项基础技术，具有广泛的应用前景和挑战。尽管其在现实应用中存在着一些困难和问题，但仍具有很高的发展价值和潜力。我们相信，随着技术的不断优化和完善，模式识别将在更广泛的领域发挥重要作用，为人类社会发展带来更多的机遇和可能。

模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。　　模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。　　模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。　　模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。　　应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。　　模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 　　模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。　　一、模式识别方法　　1、决策理论方法　　又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 　　2、句法方法　　又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。　　模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。　　二、模式识别的应用　　模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。　　① 文字识别　　汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 　　②　语音识别　　语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。 　　③ 指纹识别　　我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。　　③ 遥感　　遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。　　④　医学诊断　　在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。　　三、统计模式识别　　统计模式识别(statistic pattern recognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。　　统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。　　在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机（SVM）。 　　四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力　　模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 　　1、语音识别技术　　语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface, HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。　　2、生物认证技术　　生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。 　　3、数字水印技术　　90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。　　五、结 语　　模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。　　对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。

模式识别的应用领域很广。在生物学中，识别染色体对遗传学的研究很有价值，识别细胞已成功地用于研究人体血细胞。在医学中，心电图、脑电图、各种内脏器官的各个透视平面图的识别与分析，能准确地找出疾病部位，是诊断疾病的重要手段。在遥感技术中，通过人造地球卫星遥感图像的处理与识别，可以研究地球的资源和探矿，防范水灾、地震及海洋污染等自然灾害，进行农作物品种调查和产量估算，进行森林资源调查，以及军事情报等工作。在公安侦缉中，利用图形处理及识别（如指纹、脚印、掌纹、外貌及各种痕迹的识别）可以协助破案工作。在语言学中，文字识别已经应用到文字翻译、文献检索、邮件自动分检等方面，而语音识别可以应用到声控计算机中，使人不用键盘输入命令、直接通过说话来操作计算机。

又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 统计模式识别(statistic pattern recognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1，xi2，…，xid)T(i=1，2，…，N)，将一个给定的模式归入C个类ω1，ω2，…， ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机（SVM）。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。那么模式识别发展历程是什么呢？ 1、 早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。1957年，周绍康提出用统计决策理论方法求解模式识别问题，促进了从50年代末开始的模式识别研究工作的迅速发展。1962年，R．纳拉西曼提出了一种基于基元关系的句法识别方法。付京孙(K．S． Fu）在笮的理论及应用两方^行了系统的卓有成效的研究，并于1974年出版了一本专著《句法模式识别及其应用》。1982年和1984年，J．荷甫菲尔德发表了两篇重要论文，深刻揭示出人工神经元，网路所具有的联想存储和计算能力，进一步推动了模式识别的研究工作，短短几年在很多应用方面就取得了显著成果，从而形成了模式识别的人工神经元网络方法的新的学科方向。 2、 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。在上述例子中，模式和集合的概念是分开来的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。也有的学者认为应该把整个的类别叫作模式，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄清楚的。 3、 模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 4、 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 以上就是对于模式识别发展历程是什么的全部内容。

识别的基础是认知 认知Cognition：获取某种事物的特征——概念抽象 识别Re-cognition：根据特征决定某个具体的事物是不是某种事物——概念归类 模式：一类事物的共同特征 识别：对事物进行概念归类 模式识别：依据事物的特征进行概念归类 特征 相似性 类 特征空间 向量空间 集合空间 通过训练（学习）得到分类器模型参数 两种模式：有监督学习和无监督学习——从训练集中学习 对于每一个类别都给定一些样本——形成一个具有类别标签的训练样本集——分类器通过分析每一个样本去寻找属于同一类样本具有哪些共同特征——从训练集中学习到具体分类决策规则——有监督的学习 分类器通过有监督学习模式学习到的每个类别样本的特征就是关于某个类别概念的知识—— 学习过程就是认知过程 样本标签如何得到？——人来给定 有监督学习——从人的经验中学习分类知识——智能水平有上限 给定训练样本集但没有给每一个样本贴上类别标签——属于同一个类别的样本之间的相似程度会大于属于不同类别的样本之间的相似程度——根据相似程度的大小，按照一些规则把相似程度高的一些样本作为同一类——将训练样本集的一些样本划分成不同的类别——再从每一个类别的样本中去寻找共同特征，形成分类决策规则——无监督学习 无监督学习——自主地从数据所代表的自然规律中学习关于类别划分的知识——分类器能达到更高的分类水平——未来模式识别发展的主要方向 属于同一个类别的样本之间的相似程度会大于属于不同类别的样本之间的相似程度——不同类样本之间的相似度越小，分类决策规则的裕量也就越大 这样可以作为评判用于监督学习的带标签训练样本集以及作为无监督学习结果的样本集，它的优劣程度的一个指标，称为“紧致性”准则，即：紧致性好的样本集样本的类内相似度远大于类间相似度。 若要进行定量评判——确定如何度量相似性——可以设置多种指标——如：距离指标（最常用，距离可以定义在任意集合上，只要去计算满足三条标准：1.正定性：距离是个大于等于0的正实数，当且仅当自己和自己计算距离时才为0；2.对称性：样本之间的距离值计算与计算顺序无关；3.传递性：满足三角关系——两个样本之间的距离一定小于等于分别于第三个样本之间的距离之和。||在向量空间中可以定义欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等|| 非向量空间也可以定义距离，如：两个字符串之间的编辑距离也是一种合法的距离定义）非距离的相似度量标准（如：余弦相似度——使用向量空间中两个向量之间的夹角来表达相似程度：cosθ=x T y/||x||·||y|| ;皮尔逊相关系数Pxy=cov(x,y)/u2206xu2206y;Jaccard相似系数） 如果我们希望有紧致性好的样本集——那么就希望能有有效的信息能够将不同类的样本很好地区分开——增加特征的种类==增加特征的维度——特征的维度越多，用于识别的信息就越丰富，就有越多的细节信息可以将不同的样本之间的相似度降低，提高样本集的紧致性 不需要无限制地增加，只要不断地增加模式识别问题中地特征维数会产生维数灾难（cruse of dimensionality)——当一个问题描述地维度不断增加时会带来计算量剧增与解法性能下降等严重问题——模式识别中的维数灾难：随着特征维度的增加分类器的性能将在一段快速增加的区域后急速地下降并且最终无法使用 当特征空间以同样密度能够容纳的样本总数呈指数增长时，而如果给定样本集中的样本数量没有同步按照指数规律增加的话，那么问题越往高维度特征空间映射时样本集中的样本就越稀疏，从而使得样本集的紧致性越来越差，因此分类器的性能越来越差。 要解决维数灾难问题或者要同步地大量增加样本集样本的数量，难以实现，或者尽可能减少问题所使用的特征维度。 在降低维度的同时尽可能地提升每一个维度在分类中的效能，从而使模式识别问题在较低的维度下解决。 特征生成+特征降维 重点领域——其结果直接影响分类器性能的好坏 我们期望分类器能够从训练集样本中发现所要分类的各个类别的普遍特点即找到最优的分类器，使分类器在经过训练后不仅能将训练集中的样本正确分类，而且对于不在训练集中的新样本也能够正确地分类 因为有误差所以不能同时满足【正确分类样本集】和【正确分类未知新样本】 采集数据时由于数据采集方法的问题或者存在噪声干扰得到的样本特征会存在误差甚至会出现“异常数据” 如果我们要求分类器必须正确分类则会在分类规则上出现“失真”，从而在面对新的未知样本进行分类时出现错误（使分类器泛化能力降低）====称为分类器训练过程中的“过拟合” “结构风险最小化准则” 分类决策规则是从自动计算中获取的而不是人工设定的 设计模式识别系统就是设计分类器的模型、所使用的的特征和分类器参数的调整算法 通过采集转换得到计算机能接受和处理的数据 模式采集：传感器、变送器、模数转换 得到的数据：待识别样本的原始信息（包含大量干扰和无用数据） 通过各种滤波降噪措施降低干扰的影响，增强有用的信息，在此基础上生成在分类上具有意义的各种特征 得到的特征：可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其他形式表示 经过一、二环节获得的模式特征维数都是很大的 主要方法：特征选择和特征提取 特征选择：从已有的特征中选择一些特征，抛弃其他特征 特征提取：是对原始的高维特征进行映射变换，生成一组维数更少的特征 分类器训练是由计算机根据样本的情况自动进行的，分类有监督学习和无监督学习 在分类器训练结束后，对待分类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程，在待分类的样本在进行分类决策之前，与训练样本一样要完成模式采集、预处理与特征生成、特征降维等环节的处理，还要持续不断地对分类决策的结果进行评估，已改进分类器的性能。 模式识别算法：统计模式识别（主流）、结构模式识别 统计模式识别：将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 线性分类器：是最基本的统计分类器，它通过寻找线性分类决策边界来实现特征空间中的类别划分 贝叶斯分类器：它的决策规则是基于不同类样本在特征空间中的概率分布以逆概率推理的贝叶斯公式来得到类别划分的决策结果 最近邻分类器：把学习过程隐藏到了分类决策中，通过寻找训练集中与待分类样本最相似的子集来实现分类决策 神经网络分类器：来源于对生物神经网络系统的模拟，它的本质是高度非线性的统计分类器并且随着计算机技术的发展从浅层网络向深层网络不断演化 统计聚类分析：是无监督学习的典型代表 聚类分析：是无监督学习的典型代表，目前多采用统计学习的方法。 模糊模式识别：不是一独立的方法，而是将模糊数学引入模式识别技术后对现有算法的模糊化改造，它在更精确地描述问题和更有效地得出模式识别结果方面都有许多有价值的思路。 特征降维：也不是独立的模式识别算法，但是是完成模式识别任务的流程中不可缺少的一个步骤，特征降维通过寻找数量更少对分类更有效的特征来提升整个模式识别系统的性能。 结构模式识别： 结构聚类算法：将样本结构上某些特点作为类别和个体的特征通过结构上的相似性来完成分类任务。 句法模式识别：利用了形式语言理论中的语法规则，将样本的结构特征转化为句法类型的判定，从而实现模式识别的功能。 一个典型的基于视觉的模式识别工程问题 多分类问题 模板匹配基本原理：为每一个类别建立一个或多个标准的模板，分类决策时将待识别的样本与每个类别的模板进行比对，根据与模板的匹配程度将样本划分到最相似的类别中。 建立模板时依赖人的经验所以适应性差 “分类决策边界” 判别函数G(x)=0 如果判别函数是线性函数则称为线性判别函数 线性判别函数+对应的分类规则=线性分类器 如果特征空间是一维的，线性分类器的分类决策边界就是一个点 如果特征空间是二维的，线性分类器的分类决策边界是一条直线 如果特征空间是三维的，线性分类器的分类决策边界是一个平面 如果维度很高，从数学上可以得到分类决策边界是一个超平面 是不是任何一个模式识别问题都可以找到线性分类决策边界呢？ 给定一个样本集，它是线性可分的吗？ 涉及问题：样本集的线性可分性 如果一个样本集，它的各个类别样本的分布区域是相交的，那么肯定是线性不可分的；如果各个类别样本的分布区域是互不相交的，并且都是凸集，那么它一定是线性可分的；如果互不相交但有的是凹集，也不一定是线性可分的，需要找出凹集区域最小的凸集包络线称为凸包，如果凸包都不想交，那么样本集才是可分的，否则不可分。 线性可分性——异或问题 非线性分类问题转化为线性分类问题： 当我们将一个模式识别问题从低维特征空间映射到高维特征空间时，就将一个非线性分类问题转化为一个线性分类问题。======》这种方法被称为“广义线性化” 需要多个线性判别函数——用二分类问题的组合来确定多分类的分类决策规则 根据一定的逻辑关系构成多分类的线性分类器 绝对可分：对于样本集中的每一个类都有一个线性判别函数，可以把属于这一类和不属于这一类的样本分开。——带来的不可识别区域很多，整体分类器的性能不好。 两两可分：判别函数并不是用于判别属于某一个或者不属于某一个类的样本，而是在两个特定的类别中选边站。减少了不可识别区域，提升了线性分类器的性能。 如果有k个分类，两两可分的线性判别一共需要C2k个判别函数，绝对可分的线性判别需要k个判别函数 最大值可分：样本集中每一个类别对应有一个判别函数，而一个样本将被划分到取值最大的那个判别函数所对应的类别中。——不可识别区域消失，判别函数的数量也仅仅与样本集中的类别数量一样。 如何求最大值可分的判别函数？——工作量大 判别函数是样本到决策超平面距离远近的一种度量 样本x到决策边界的距离r正比于判别函数G(x)的值，判别函数的符号代表了距离r的符号，表示该模式位于决策边界的正侧还是负侧 权向量w仅代表决策超平面的法向方向，长度不会影响决策边界在特征空间中的位置，可以取w为1，此时判别函数的值就是样本到决策边界的距离。 线性分类器——由线性判别函数及相应道德分类决策规则构成的 线性判别函数如何得到？——如何设计线性分类器？——训练问题 线性分类器学习/训练的一般思路： G ij (x)=w T x+w 0 w T 权向量 w 0 偏置量 解区域中寻找最优解 1.设定一个标量的准则函数J(w,w 0 ),使其值能够代表解的优劣程度，准则函数值越小，说明解越符合要求，越好。 2.通过寻找准则函数J(w,w 0 )的极小值，就能找到最优的一个解，是准则函数取得极小值的增广权向量w，这就是最优解。 （w,w 0 ） * 训练集数据的规范化 1.了解感知器模型 感知器（perception）模型是一种神经元模型 多路输入+单路输出 将所有输入信号加权求和后于一个阈值相比较，如果大于阈值，则神经元输出为1；小于等于阈值，则神经元输出为0 没有反馈与内部状态 只能依靠输入信号是否超过阈值来决定是否激活神经元的输出 如果把感知器的输入信号看作是一个待识别样本的特征向量，感知器的数学模型就构成了一个典型的线性分类器，可以做出非常明确的二分类决策 通过样本集使感知器能够学习到输入权重值和输出的阈值 感知器是一个通过输入加权和与阈值的比较来决定是否激活输出的神经元模型，这是一个线性分类器，输入的权构成了线性分类决策边界的权向量，激活输出的阈值 heta就是分类决策边界的偏置量w 0 求解目标：对所有样本，都有w T x > 0 感知器算法设定准则函数的依据：最终分类器要能正确分类所有的样本 所以J设定为所有错分样本的判别函数值之和 X 0 是所有错分样本的集合 只要存在错分样本，准则函数一定大于0，只有当所有样本正确分类了，准则函数值才能取得极小值0 梯度下降法 w(k+1)=w(k)-p(k+1)u2206J(w(k)) 对于线性可分的两类问题其分类决策边界为一n维特征空间中的超平面H 一般情况下会有无穷多个解，当我们确定一个解所对应的权向量w，超平面的斜率和朝向就是确定的了，可以在一定范围内平移超平面H，只要不达到或者越过两类中距离H最近的样本，分类决策边界都可以正确地实现线性分类，所以任何一个求解得到的权向量w都会带来一系列平行的分类决策边界，其可平移的范围具有一定的宽度，称为分类间隔（Marigin of Classification）。 当我们改变w，使分类决策边界的斜率和朝向随之变化时，我们得到的分类间隔是不同的。 分类间隔越大，两类样本做决策时的裕量也就越大 找到可以使分类间隔最大的最优权向量 w*——支持向量机的出发点 分类间隔是由距离分类决策边界最近的少量样本决定的，这些样本被称为“支持向量 support vector”_支撑起了线性分类器在最大分类间隔意义下的最优解 支持向量机的优化求解目标是求取能带来最大分类间隔的权向量w 分类间隔是支持向量到分类决策边界的2倍 Max d = max 2|G ij (x)|/||w|| 支持向量机采用令|G ij (x)|=1 =>min ||w|| 将求取最大的d的问题转化为求取权向量的长度最短的问题——为了方便进行二次优化——=>min 1/2 ||w|| 2 求取优化目标要求两类中的所有样本到分类决策边界的距离都应该比支持向量更大，其他样本的判别函数绝对值都需要大于1，即不等式约束条件为：图 支持向量机采用拉格朗日乘子法将其转化为无约束优化问题来求解，即通过将所有约束条件与拉格朗日乘子相乘后添加到优化目标中，在求取拉格朗日乘子最大值的条件下，求取最短的权向量w——凸规划问题——存在唯一解——其充要条件可以通过拉格朗日函数分别对权向量w和偏置值w0求偏导来得到，即满足这样的条件——得到权向量的表达公式 KKT条件 经验风险:训练之后的分类器的错误分类样本比例 经验风险最小化 R_emp==o 只有当训练集的样本数趋近于无穷，训练集中样本的分布趋近于样本的真实分布时，经验风险才会趋近于真实样本分类的风险 为了从根本上解决“过拟合”问题——提出“结构风险最小化SRM”min(R(w)) 结构风险：在一个训练好的分类器面对未知样本时分类错误的概率 泛化误差界：R(w)<=Remp(w)+φ(h/l) 置信风险 l是训练集中的样本数，h为分类器形式的vc维，而φ置信风险的具体计算公式：图 如果分类器函数形式已经确定，则样本数越大，置信风险也就越小；如果训练集中的样本数量不够多，那么结构风险的大小就受置信风险大小的很大影响，而此时置信风险的大小取决于分类器函数形式本身具有的VC维，函数的VC维h越大，则置信风险也就越大，则相应的结构风险也就越大，分类器的泛化能力越差。 什么是VC维？一类函数所具有的分类能力 它的值是一类函数能打散两类样本集中最大样本数量 分类器函数形式的阶次越低，其VC维也就越小，在样本集数量有限的情况下，训练后的分类器结构风险就越小，泛化能力越强。 （支持向量机是阶次最低的线性函数）——是支持向量机在不需要大量训练样本的情况下也能取得泛化能力特别强的分类器训练结果的主要原因 所以支持向量机是应用结构风险最小化准则的一个结果 线性不可分问题：1.异常点干扰 2.非线性分类 线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最短权向量的二次规划问题 异常点的判别函数值距离一定小于1 可以在约束条件中减去一项正数kesei，使判别函数的绝对值允许小于1，kesei就称为松弛变量 把kesei也作为优化目标，希望kesei越少越好，越小越好。 最理想的情况：绝大多数支持向量外侧的样本包括支持向量对应的松弛变量都该为0.只有少数支持向量内侧才有一个尽可能小的松弛变量。 因此，可以把所有松弛变量的和值也作为优化目标的一个分项，即在原来的最短权向量的二次优化目标基础上再加上一项C乘以所有松弛变量的和。C为惩罚因子，表示对分类器中存在异常点的容忍程度。C越小，松弛变量的存在对整体优化过程的影响越小，对异常点的容忍度越高。如果C取0，约束条件被破坏。 软间隔的支持向量机：使用松弛变量和惩罚因子的支持向量机 采用——广义线性化（把低维空间中的非线性问题往高维映射，从而转化为一个线性分类问题）

模式识别与智能系统学科是当今发展最快的热点学科，随着模式识别与智能工程理论与技术的发展已使世界科技形势发生了很大的变革。智能信息处理科学与技术已渗透到计算机、通信、交通运输、医学、物理、化学、生物学、军事、经济等各个领域。该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统的性能。模式识别与智能系统是现代服务业信息支撑技术之一，是一门理论与实际紧密结合，具有广泛的应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。 学科的主要专业及研究方向为： 1．模式识别与智能工程； 2．图形、图像处理与分析； 3．语音理解与计算机听觉系统； 4．生物特征信息处理； 5．身份识别与信息安全； 6．基于内容的信息检索 7．图像处理与计算机视觉系统； 8．虚拟现实与计算机图形学； 9．人工智能； 10．计算机支持的协同工作系统； 11．信息隐藏与数字水印技术； 12．网络智能服务体系； 13．无线传感网技术及其应用； 14．普适计算技术及其应用； 15．嵌入式系统设计方法及其应用

答案：指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。问题所涉及词条分析：1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等

医学影像学考研的可以报考的专业有：普外科、骨外科、烧伤外科学、神经外科、整形、临床医学、影像医学、内科学、儿科学和神经病学等。医学影像学主要研究人体和动物体内外形、结构、组织、器官和功能的信息记录、处理和解释。还可用于临床诊断、病理学研究、药物疗效评估等方面，目前已成为临床医学的重要支柱之一。医学成像又称卤化银成像，因为从前的菲林（胶卷）是用感光材料卤化银化学感光物成像的。由于医学影像学具有高清晰度、高灵敏度、无创性等特点，因此在临床上得到了广泛应用。例如，通过X线、电影胶片、数字化显示系统等技术手段进行影像记录和处理，可以对肿瘤、心血管、神经、骨骼等系统的病变情况进行精确的诊断和治疗。随着计算机技术的快速发展，医学影像学的应用领域也不断拓展，包括数字化图像微处理、计算机辅助诊断、三维成像等方向。医学成像学包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。医学影像学的应用：医学影像学可以作为一种医疗辅助手段用于诊断和治疗，也可以作为一种科研手段用于生命科学的研究中。诊断主要包括透视、放射线片、CT、MRI、超声、数字减影、血管造影等。治疗主要应用为介入治疗、放疗等方面。医学影像学中的许多技术已经在科学研究的工业中获得了广泛的应用。医学影像学的发展受益于现代计算机技术的突飞猛进，其与图像处理，计算机视觉，模式识别技术的结合产生了一个新的计算机技术分支--医学图像处理。起源和发展：1895年德国的物理学家伦琴发现了X线，不久即被用于人体的疾病检查，并由此形成了放射诊断学。近30年来，CT、MRI、超声和核素显像设备在不断地改进核完善，检查技术核方法也在不断地创新，影像诊断已从单一依靠形态变化进行诊断发展成为集形态、功能等一体。

模式识别技术具有拒识率和误识率的缺陷，有效采样获取的特征点少，容易引起认证误判。模式识别是对生物特征信息进行测量，获取相关数据，然后统计样本与预留模板数据一致程度，经比对设定阈值的误差达到分析判别的目的。

以下回答仅供参考：1 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是：“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信 也就是物物相息。物联网就是“物物相连的互联网”。2 从问题所说，物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。3 回到问题本身，物联网目前最火的地方在智慧城市、智能家居、智能照明，这三个方向是未来物联网领域最可能大规模爆发的地方。

模式识别（英语：PatternRecognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。环境与客体统称为“模式”。广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式；狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。

一、方式不同1、机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。2、模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。二、研究过程不同1、机器学习：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。2、模式识别：指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。三、应用前景不同1、机器学习：继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。2、模式识别：一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容。参考资料来源：百度百科-模式识别参考资料来源：百度百科-机器学习

一.机器嗅觉是一种模拟生物嗅觉工作原理的新颖仿生检测技术，机器嗅觉系统通常由交叉敏感的化学传感器阵列和适当的计算机模式识别算法组成。二.它可用于检测、分析和鉴别各种气味。三.它的原理是气味分子被机器嗅觉系统中的传感器阵列吸附，产生电信号；生成的信号经各种方法加工处理与传输；将处理后的信号经计算机模式识别系统做出判断。四.关于它的历史20世纪中叶，各种化学传感器基本理论和实际应用研究均取得了长足的进展。1962年瑞典斯德哥尔摩召开了国际上最早的嗅觉学术交流会。80年代初期，在科技文献中出现了技术术语“电子鼻”（机器嗅觉俗称）1997年 美国圣地亚哥召开了最大规模的一次会议，主题是鼓励在嗅觉化学感觉方面的基础和应用方面的研究

门禁系统的指纹识别功能所运用的计算机技术是模式识别，模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与套体统称为模式。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主。 要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。早期的模式识别研究着重在数学方法上，罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型感知器初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类的模式进行正确分类的能力。【法律依据】《中华人民共和国民法典》第九百四十二条 物业服务人应当按照约定和物业的使用性质，妥善维修、养护、清洁、绿化和经营管理物业服务区域内的业主共有部分，维护物业服务区域内的基本秩序，采取合理措施保护业主的人身、财产安全。对物业服务区域内违反有关治安、环保、消防等法律法规的行为，物业服务人应当及时采取合理措施制止、向有关行政主管部门报告并协助处理。第一千零三十八条 信息处理者不得泄露或者篡改其收集、存储的个人信息；未经自然人同意，不得向他人非法提供其个人信息，但是经过加工无法识别特定个人且不能复原的除外。信息处理者应当采取技术措施和其他必要措施，确保其收集、存储的个人信息安全，防止信息泄露、篡改、丢失；发生或者可能发生个人信息泄露、篡改、丢失的，应当及时采取补救措施，按照规定告知自然人并向有关主管部门报告。

人工智能之模式识别课比较好。这门课程不是科普讲座，也不是学术研究专题，而是一门工程技术类的专业课程。因此，课程将关注“从人工智能角度理解模式识别，用模式识别原理解决工程问题”，与您一起走入模式识别技术带来的人工智能奇境。课程面向信息技术相关领域的学习者。如果有《概率论与数理统计》和《线性代数》的基础知识，对人工智能中的智能感知、生物特征识别、机器学习或计算机视觉等领域有浓厚的兴趣，希望系统性地学习模式识别的基本原理和主要算法，并希望能够掌握运用所学知识分析解决实际模式识别问题的能力，那么选修本课程是很不错的。

古希腊神话中，有位冶炼之神“赫菲斯托斯”。这位神灵是个瘸子。走起路来很不方便。但是他有一手高超的打铁本领，能够制造出各种活灵活现的机械器具。他曾用黄金铸造出一个聪明、美丽、勤劳的女子，帮助他做很多事情。今天，这个古老的造人传说，在智能技术的帮助下，终于被人类实现了。一、人工智能技术悄然兴起人工智能是计算机技术发展的高级阶段，是计算机技术与工程学、数学、生理学和心理学等众多学科相结合的学科，是以实现脑力劳动自动化为主要内容的科学，是当今世界三大尖端科学之一。机器人是这门学科的典型代表，机器人能够代替人去完成需要智力才能完成的任务。人工智能一般包括：专家系统、理解自然语言系统、危险警报系统、计划管理系统和人工智能机器人。人工智能的研究领域包括几个主要方面：1.专家系统它是依靠人类各个领域的专家已有的知识，建立起来的知识库系统。目前专家系统是人工智能研究领域成效最多的领域，被广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事等各个方面。专家系统，是在特定领域内的一种程序系统，这种程序系统囊括了该领域内的相关知识，能够为军队的指挥自动化系统提供智能化的辅助决策。一个结构完整的专家系统通常由六个部分组成：知识库全局数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口。其中知识库、全局数据库和推理机是目前大多数专家系统（或其他知识库系统）的主要内容；知识获取机制、解释机制和专门的人机接口是一个完整的专家系统应具有的三个模块。2.机器学习就是使计算机拥有获取知识的能力。机器学习研究的领域，是建立在信息科学、脑科学、神经心理学、模糊数学等学科基础上的，主要研究人类大脑学习的机理、人脑思维的过程以及机器学习的方法等，并建立针对相关任务的学习系统。3.模式识别主要研究如何使机器具有知觉（主要是视觉、知觉）能力，如识别物体、地形、图像、字体等。模式识别在军事上有广泛的用处。科学家在研究人脑思维活动的奥秘中得到启发，发明了人工神经网络。人工神经网络用大量的处理单元（如人工神经元、处理元件、电子元件等），来模仿人类大脑神经系统的结构，以及大脑的工作机理。模式识别技术可以使智能武器系统自动识别战场环境。4.理解自然语言主要研究如何让计算机听懂人类的语言。根据人类的语言来运转相应的程序，人类可以通过口语直接操作计算机，这将给人们带来极大的方便。理解自然语言的目标是，使计算机能正确理解人类的语言，并能正确地给予答复。如果将来的智能武器能够理解人类的语言，我们就可以像对待一只训练有素的警犬一样，直接对智能武器下达口令，从而省去了操作键盘和鼠标的不便。5.机器人机器人就是一种能够模仿人类行为的机械。它已经成为一种比较成熟的产品出现在人们的生产生活中。人类对机器人的研究，经历了三个过程。第一代机器人：程序控制机器人。能根据事先编好的程序自动执行简单的任务。第二代机器人：自适应机器人。配备有相应的知觉传感器，如视觉、听觉、触觉传感器等，能取得工作环境、工作对象等简单直接的信息。传感器获取外界信息后，经由机器人体内的计算机进行分析、处理，然后控制机器人的行动。第三代机器人：接近人类智能的计算机。这种计算机，装备了高度灵敏的传感器，这种传感器甚至超越了人类的感知能力，机器人能对感知到的信息进行分析，控制自己的行为，处理变化了的情况，完成人类交付的困难任务，而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。第三代机器人进入实际应用后，将使军用机器人驰骋于未来战场。二、人工智能技术催生了“智能战争”人工智能技术正被多方面地应用于军事领域，并逐步趋于“智能战”的境界。人工智能技术的运用，使军用机器人开始出现在战场。智能技术在指挥控制中的应用，也使军事指挥实现了智能化。智能化的武器装备和智能化的指挥，必然导致人工智能的直接对抗，从而使未来的战争形态由过去的近战肉搏、空中格斗等短兵相接式的体能和技能型战争，逐步让位于“背对背”式的智能战争。1.智能化的作战平台军用机器人的实质就是作战武器平台的全自动化。军用机器人装有很多传感器，能够识别作业环境，能够根据接受的信息进行自主决策，具有人类大脑的部分功能，而且动作灵活，是人工智能技术发展的高级产物。军用智能机器人的“生理”结构更加像人，它体中的智能计算机是“大脑”，各类传感器是“眼”、“鼻”、“耳”，执行任务的器件则是“手”、“脚”，电路网路则是“血管”。智能化的军用机器人对自身各种信息，能仿效人类大脑，对获取的信息进行处理、积累和传递，从而确定自身的行动方案。它们能够像人一样，在复杂地形上自动选择运动姿势；能够自动感觉环境，并对传感器获取的数据进行解释，从而自动做出决定、规划任务和控制动作；能够通过专家系统来评价每一步思维的正确性。从形状来看，军用机器人形态有很多种，有的看起来像人，有的看起来像狗或者其他动物。军用机器人可以是一个武器，如扫雷机器人、无人侦察机等；也可以是武器装备上的一个装置，如新式坦克的自动装弹机、武器装备的自动故障诊断和排除系统等。军用机器人，可以说是“超人”，它们能不吃不喝地长期工作，永远不知道疲劳，而且忠于职守、任劳任怨，尤其是有的军用机器人还能感觉到放射性物质，这是人类所不能的。因而军用机器人经常被用于完成一些常人难以胜任的军事任务。智能技术也被应用于智能武器作战平台的弹药上，使弹药也实现了智能化。发射弹药不用瞄准，发射后不用管，炸弹从烟囱口钻入室内攻击敌人不再是神话。对智能弹药的袭击也防不胜防，因为智能弹药能全天候、全时辰、全方位冷不防地袭击你。2.智能化的指挥控制系统人工智能技术的深入发展，也导致了军事指挥控制系统智能化。未来的指挥控制系统能够自动收集战场情况，对情报信息自动进行处理、分析、判断，并且将有用的信息第一时间上报指挥中心，通报有关部队；也可以直接把有用信息输入作战武器系统；也可以同时完成上述所有工作。根据战场情况，能够及时提出多种预案，供指挥员参考。指挥员下定决心后，能够自动地准确下达命令给战场的相关作战单元。智能化的指挥控制系统还能够进行各种作战模拟，把敌我双方对抗时可能遇到的所有因素，包括地形、人数、天气、武器性能等因素，事先编入计算机程序，用计算机语言描述战斗程序，然后用计算机进行处理。计算机在很短的时间内就能把作战情景模拟出来，而且可以预测结果，实现了“先算后胜”。作战模拟产生的数据和结果可以作为指挥者决策的依据。3.未来战场的智能较量智能化武器和智能化指挥控制系统的广泛应用，必然导致智能化的较量。随着智能技术在军事领域的广泛应用，人工智能对抗将是未来战场的主要作战样式。由于智能化武器和智能化指挥控制系统的核心设备是计算机网络，智能较量也主要体现在计算机网络的攻防对抗上。利用各种手段，对敌方计算机系统进行攻击，并保持己方计算机系统的有效工作，这是智能的直接碰撞。未来计算机网络对抗的方式分为计算机网络干扰和计算机网络摧毁。计算机网络干扰是利用专用计算机干扰设备，对敌方计算机系统实施破坏、瘫痪、扰乱等活动。计算机网络摧毁，是利用智能化武器装备对计算机网络辐射出电磁波信号，摧毁和杀伤计算机网络系统中的各种设施。

图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示。视觉是人类感知外部世界的最重要手段，据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60%，而图像正式人类获取信息的重要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的项目的开发越来越受到人们的关注，逐渐形成图像识别技术。 　　随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求。许多问题不要求其输出结果是一幅完整的图像本身，而是将经过一定处理后的图像再分割和描述，提取有效的特征，进而加以判断分类，这种技术就是图像的模式识别。 　　图像识别技术是利用计算机视觉采集物理对象，以图像数据为基础，让机器模仿人类视觉，自动完成某些信息的处理功能，达到人类所具有的对视觉采集图像进行识别的能力，以代替人去完成图像分类及辨别的任务。对图像识别来说，面对的是二维数据信号或平面图形，除掉它们各不相同的物理内容，考虑对样品数据分类这一共性来研究的，把同一种共性者归为一类，另一种共性者归为一类。要求在最小的错误概率条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合，具备人所具有的对各种事物、现象进行分析、描述与判断的能力。 　　图像的识别属于当代计算机科学研究的重要领域，已发展成为一门独立的学科。这一学科在近几年里，发展十分迅速，应用范围相当广泛，几乎遍及各个领域，从宇航领域拓展到生物科学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，在国防经济、国防建设、社会治安和社会发展等方面得到广泛应用，对整个社会都产生了深远的影响。目前， 光学字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌号识别、汉字识别、条形码识别等）， 以及 生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等） 已经在人类日常生活中广泛应用，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大影响。 光学字符识别使用OCR读取设备和智能视觉系统软件，识别可同时被机器和肉眼读取的文本。OCR所使用的输设备入设备可以是任何一种图像采集设备，如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备，OCR系统将书写者自己写好的文字作为图像输入到计算机中，然后由计算机去识别。光学字符识别技术已经广泛应用于各种商业活动，现在又开始应用到自动化任务中。字符识别处理的信息可分为3大类：文字信息识别、数字信息识别和条形码识别。 生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定速度方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。 　　生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指人体固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。 　　结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。 　　（1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。 　　（2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。 　　（3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。 　　 目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。 随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。 图像识别技术 是数字图像处理 和 模式识别技术 相结合的产物。数字图象处理是利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，以满足目标识别需求的基础行为。模式识别研究如何用机器来实现人对事物的学习、识别和判断能力，因而是以满足目标识别的判断行为。 　　为了模拟人类图像识别活动，人们提出了不同的 图像识别模型 。例如，模版匹配模型。这种模型认为，识别图像中的某个物体，必须在过去的经验中有有这个图像对对物体的记忆模式，又叫 模板 ，当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个物体就被识别了。 　　 图像识别的基本过程 是抽取代表未知样本模式的本质表达形式（如各种特征）和预先存储在机器中的标准模式表达形式的集合（称为字典）逐一匹配，用一定的准则进行判别，在机器存储的标准模式表达形式的集合中，找到最接近输入样本子模式的表达形式，该表达模式对应的类别就是识别结果。因此， 图像识别技术是一种从大量信息和数据出发，在已有经验和认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法自动完成图像中物体的识别和评价的过程。 　　　图像识别过程包括图像采集（特征分析）、图像预处理、特征提取、模式匹配4个环节。 　　首先，通过高清摄像机、扫描仪或其他图像采集仪器采集图像的原始信息。图像的采集过程中，由于设备的机械原因或是其他人为因素造成的图像尺寸、角度、格式、光照强度等的不同，会对以后的操作产生较大影响，所以要对采集来的原始图像进行预处理操作。图像预处理的作用可以总结为：采用某种手段将图像信息归一化，以便于后续处理工作。图像特征提取部分的作用是提取出最能表征一个物体的特征信息，并将其转变成特征向量或矩阵的形式。模式匹配是指系统用待测图像的特征与特征库中的信息进行比对，通过选择合适的分类器达到识别的目的。 图像预处理技术就是对图像进行正式处理前所做的一系列操作。因为图像在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声污染，导致图像丧失了本质或者偏离了人们的需求，而这就需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。总的来说，图像预处理技术分为两大方面，即图像增强和图像复原技术。图像增强技术在图像预处理中占有较大的比重，是图像预处理所必需的步骤，它与图像复原技术的不同之处在于图像复原是以恢复图像原来的本质为目的的。而图像增强是以突出人们需要的特征并弱化不需要的特征为原理的。一般来说，图像增强技术有两种方法：空间域和频率域法。空间域法则主要是直接在空间域内对图像进行运算处理，分为两个方面：点运算和领域运算（局部运算）。其中，点运算包括图像灰度变换、直方图均衡化和局部统计法等几种方法；领域运算包括图像平滑和图像锐化等几个方面。频率域法则只在图像的某种变换域里对图像的变换值进行运算，如我们对图像进行傅立叶变换，然后在变换域里对图像的频谱进行某种计算，最后把计算后的图像逆变换到空间域。频率域法通常分为高、低通滤波、频率带通和带阻滤波等。图像复原技术就是利用图像的先验知识来改变一副被退化的图像的过程。图像复原技术需要我们建立图像模型，然后逆向反解这个退化过程，最后获得退化前的最优图像。 图像变换域处理是以空间频率（波数）为自变量描述图像的特征的，可以将一幅图像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加，图像中各种空间频率成分和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。在众多的图像变换技术中，常用的有离散余弦变换、沃什尔变换、傅立叶变换、Gabor变换和小波变换等。 　　（1）离散余弦变换DCT变换矩阵的基向量由于近似于托伯利兹向量，常常被认为是对语言和图像信号进行变换的最佳变换，虽然在压缩效率上略逊于具有最好压缩能力的K-L变换，但其可做到的高效处理型是K-L变换无法比拟的，并成为H.261、JPEG和MPEG等国际标准的主要环节。被广泛应用于图像编码方面。 　　（2）沃什尔变换是一种正交变换，能将相邻取样点的相关性消除掉，使信号能量集中在变换矩阵的左上角，其它部分出现很多零值；或在误差允许范围内，允许省略掉小值，这样可以达到数据压缩的目的。沃什尔变换在图像传输、雷达、通信和生物医学等领域曾得到广泛应用。 　　（3）傅立叶变换是一种常用的正交变换，其最主要的数学理论基础就是傅立叶级数，由著名数学家Fourier在1822年提出，其主要思想是将周期函数展开成正弦级数。傅立叶变换的提出奠定了图像的理论基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换、图像编码与压缩、图像分割和图像重建中。 　　（4）Gabor变换属于加窗傅立叶变换，是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。由于傅立叶变换存在一定的局限性，所以Gabor1946年提出了加窗傅立叶变换。加窗傅立叶变换方法的一个典型就是低通滤波器。Gabor 函数可以在频域不同尺度和不同方向上提取相关特征。 　　（5）小波变换受到傅立叶变换的启发，Morlet于1984年提出了小波分析的概念。1986年著名数学家Meyer和Mallat合作构建了图像小波函数的统一方法——多尺度分析。目前在图像去噪应用方面，小波变换理论取得非常好的效果。 　　频率域去噪主要是由于有的图像在空间域处理的效果并不理想，因此想到转换到频率域进行处理，即用一组正交的函数系去逼近要处理的目标函数，从而进一步得到相应级数的系数。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中，如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像平滑、噪声压制、频谱分析和纹理分析等处理和分析中。 特征提取计算机所视觉和图像处理中的一个概念，它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续曲线或者连续的区域。 　　（1）特征选择 　　原始数量的特征很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，从一组特征挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫做特征选择。也就是说，将对类别可分离性无贡献或者贡献不大的特征简单地忽略掉。特征选择是图像识别中的一个关键问题。 　　（2）特征变换 　　通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫做特征变换。通过特征变换获得的特征是原始特征集的某种组合，新的特征中包含了原有全体特征的信息。主成份分析法是最常用的特征变换方法。 　　特征的选择与提取是非常重要的，特征选择是模式识别中的一个关键问题。由于在很多实际问题中常常不容易找到那些最重要的特征，或受条件限制不能对它们进行测量，这就使特征选择与提取的任务复杂化而成为构造模式识别系统中最困难的任务之一。这个问题已经越来越受到人们的重视。特征选择与提取的基本任务是如何从许多特征中找出那些最有效的特征。解决特征选择与特征提取问题，最核心的内容就是如何对现有特征进行评估，以及如何通过现有特征产生更好的特征。 　　常见的图像特征提取与描述方法如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督学习和非监督学习。模式识别分类或描述通常是基于已经得到分类或描述的模式集合而进行的，人们称这个模式集合为训练集，由此产生的学习策略称为监督学习。学习也可以是非监督学习，在此意义下产生的系统不需要提供模式类的先验知识，而是基于模式的统计规律或模式的相似性学习判断模式的类别。 　　（1）数据采集 　　数据采集是指利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机可以接收的数值或符号（串）集合。习惯上称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。这一步的关键是传感器的选取。 　　 一般获取的数据类型如下。 （2）预处理 　　为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须进行预处理，目的是为了消除输入数据或信息中的噪声，排除不相干的信号，只留下与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征（如表征物体的形状、周长、面积等）。举例来说，在啊进行指纹识别时，指纹扫描设备每次输出的指纹图像会随着图像的对比度、亮度或背景等的不同而不同，有时可能还会产生变形，而人们感兴趣的仅仅是图像中的指纹线、指纹分叉点和端点等，而不需要指纹的其他部分和背景。因此，需要采用合理的滤波算法，如基于块方图的方向滤波和二值滤波等，过滤掉指纹图像中这些不必要的部分。 　　（3）特征提取 　　对原始数据进行交换，从许多特征中寻找出最有效的特征，得到最能反应分类本质的特征，将维数较高的测量空间（原始数据组成的空间）转变为维数较低的特征空间（分类识别赖以进行的空间），以降低后续处理过程的难度。人类很容易获取的特征，对于机器来说就很难获取了，这就是模式识别中的特征选择与提取的问题。特征选择与提取是模式识别的一个关键问题。一般情况下，候选特征种类越多，得到的结果应该越好。但是，由此可能会引发维数灾害，即特征维数过高，计算机难以求解。如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统一个十分重要的问题。对特征空间进行优化有两种基本方法。一是特征选择，如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，为分类器设计成功提供良好的基础；反之，如果不同类别的样品在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性；另一种是特征的组合优化，通过一种映射变换改造原特征空间，构造一个新的精简的特征空间。 　　（4）分类决策 　　基于模式特征空间，就可以进行模式识别的最后一部分：分类决策。该阶段最后输出的可能是对象所属的类型，也可能是模型数椐库中与对象最相似的模式编号。己知若干个样品的类别及特征，例如，手写阿拉伯数字的判别是具有10类的分类问题，机器首先要知道每个手写数字的形状特征，对同一个数字，不同的人有不同的写法，甚至同一个人对同一个数字也行多种写法，就必须让机器知道它属于哪一类。因此，对分类问题需要建立样品库。根椐这些样品库建立判别分类函数，这—过程是由机器来实现的，称为学习过程。然后对一个未知的新对象分析它的特征，决定它属于哪一类，这是一种监督分类的方法。 　　具体步骤是建立特征空间中的训练集，已知训练集里每个点的所属类别，从这些条件出发，寻求某种判别函数或判别准则，设计判决函数模型，然后根据训练集中的样品确定模型中的参数，便可将这模型用于判别，利用判别函数或判别准则去判别每个未知类别的点应该属于哪一个类。在模式识别学科中，.一般把这个过程称为训练与学习的过程。 　　分类的规则是依据训练样品提供信息确定的。分类器设计在训练过程中完成，利用一批训练样品，包括各种类别的样品，由这些样品大致勾画出各类事物在特征空间分布的规律性，为确定使用什么样的数学公式及这些公式中的参数提供了信息。一般来说，决定使用什么类型的分类函数是人决定的。分类器参数的选择或者在学习过程中得到的结果取决于设计者选择什么样的准则函数。不同准则函数的最优解对应不同的学习结果，得到性能不同的分类器。数学式子中的参数则往往通过学习来确定，在学习过程中，如果发现当前采用的分类函数会造成分类错误，那么利用错误提供应如何纠正的信息，就可以使分类函数朝正确的方向前进，这就形成了一种迭代的过程。如果分类函数及其参数使出错的情况越来越少，就可以说是逐渐收敛，学习过程就收到了效果，设计也就可以结束。 　　针对不问的应用目的，模式识别系统4部分的内容有很大的差异，特别楚在数据预处理和分类决策这两部分。为了提高识别结果的可靠性，往往需要加入知识库（规则）以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间，以减少匹配计算量。

汽车牌照自动识别技术它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。软硬识别的对比：1、分析识别模式硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。2、智能算法模型硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。3、可靠性及稳定性：硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。软硬识别优势互补：在硬件识别不出来或者硬件识别错误的情况下，启用软识别，完美融合，融合后准确率达99.99%。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。

模式识别智能系统需要的基础学科有：C语言，数据结构，通信原理，电子设计自动化，图像处理，单片机编程设计，微机原理，信息论等。模式识别与智能系统属控制科学和工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。模式识别智能系统的研究方向有：1.模式识别及图像处理。2.智能控制与机器人。3.图像处理及图像数据库系统。4.数据挖掘与决策支持系统。

　　以下是我整理的高中信息技术《信息的智能化加工 》教案，供大家浏览参考。更多相关内容请关注教案栏目。 　　高中信息技术《信息的智能化加工 》教案一： 　　一、教学目标： 　　客观地认识人工智能技术，了解其实际应用价值，培养正确的科学技术应用观。 　　二、教学内容： 　　1.要求学生了解人工智能、人工智能学科的历史。 　　2.能够各种途径体验人工智能技术给人类带来的便利，认识到人工智能对人类学习、生活的影响。 　　3.通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。 　　三、教学重点： 　　人工智能、利用人工智能加工信息 　　四、教学难点： 　　1.智能和人工智能 　　2.提升学生对人工智能的认识，并且发展他们的辩证思维 　　五、课时安排：1课时 　　六、教学过程： 　　(一)、揭开人工智能的神秘面纱 　　1、导入：播放卡斯帕罗夫和“更深的蓝”比赛的新闻报道片段;教师简单叙述“人机大战”的历史。 　　2、教师提问：“更深的蓝”是如何战胜卡斯帕罗夫的呢? 　　学生答：计算机具有超强的计算和存储能力，也就具备了很高的智能，能针对对手下出每一步好棋，并且不会范错误。 　　3、教师展示“更深的蓝”运行的剖析视频片段。揭示了卡斯帕罗夫的对手其实是一个象棋大师和软件专家的群体，揭示了“更深的蓝” 的高智能是构建在人类智能的基础上。引入“人工智能”的概念。(教师鼓励学生：“机器虽然战胜了人类，但是没有我们，机器依然是机器”。学生的反映是很自豪，我认为这样能增强他们驾御信息工具的信心。) 　　4、“人工智能”的实质内涵：人造的智能，它主要是对人脑思维机理的模拟。 　　(二)、利用人工智能技术加工信息 　　1、引入：基于大家对“人工智能”概念的了解和其未来的畅想，那么在我们目前的现实生活中智能技术拥有哪些应用呢? 　　2、模式识别技术。第一章曾经提到的语音识别技术也是属于模式识别范畴的。 　　指纹识别(演示) 　　语音识别(演示) 　　手写识别(演示) 　　3、 机器翻译 　　①安排学生体验“机器翻译”的智能信息技术，激发学生兴趣。 　　参考网址：http:// site.baidu.com/list/104fy.htm。 　　参考文章：“锄禾日当午，汗滴禾下土。谁知盘中餐，粒粒皆辛苦。” 　　教师安排实践：把中文翻译成英文之后的英文重新利用百度翻译成中文，然后把翻译后的中文和原文相比较。课堂的效果是学生哈哈大笑，因为翻译的结果很离谱，教师顺势启发学生，以后可以从事专门开发有关翻译的智能技术的事业，使世界真正成为沟通无限的村落。 　　②机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。(课堂引入时提及) 　　常用软件：金山快译等(学生了解一些) 　　实践： 　　1、使用金山快译，练习中文翻译成英文(先演示后操作思考) 　　2、再把翻译过来的英文再译成中文 　　3、思考：与原来的中文是否有区别?为什么?怎样提高翻译质量? 　　启发、讨论、分析： 　　a、有区别-----机器无感情------因为使用软件-----人编写的------(进一步认识本质) 　　b、原理：在词库中搜索 　　c、提高质量：进一步完善软件 　　4、其他应用 　　①演示：机器人灭火大赛视频片段、机器人跳舞视频片段。激发学生对机器人技术的兴趣。 　　②计算机博弈。指导学生从教师机下载“五子棋”游戏程序，给学生实践一下和计算机对战的乐趣，体验智能信息技术。 　　③智能代理技术 　　计算机发展趋势：个性化，人性化 举例：OFFICE助手 　　实践： 　　1、访问http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.htm，用自然语言和机器人对话。 　　2、访问下列网站，了解机器人的有关知识。(具体网址参照书本P.50) 　　教学反思： 　　本课在设计时，从解决生活问题为出发点，引入知识。整个教学过程，充分关注学生认知基础，遵循学生认知规律，紧紧围绕教学目标，衔接自然、合理、紧凑、前后贯穿、环环相扣、层层启发、释疑解难。在引导、探究与讨论、讲授、启发的过程中，各方面融合自然，整个教学结构严谨有序、平实无华而又幽默风趣。本教案经过实践验证，教学目标达成较好，对学生意识和素养的提升自然而到位、水到渠成。 　　高中信息技术《信息的智能化加工 》教案二： 　　【教学对象分析】 　　教学对象为高一学生。学生在前面的知识中了解了信息加工的一般过程，并且知道信息加工具有多种形式，而智能加工是其中的一种。另外，在信息加工概述中，学生已经体验了语言工具的使用，对人工智能中机器翻译有了一个初步的认识。 　　【教学内容分析】 　　信息加工中人工智能这一部分涉及较深奥的知识，表面上看来与学生实际生活联系不大，比较难以理解。基于学生的基础，我把这节课定位在注重学生对人工智能的体验过程，并能够利用一些较常用的人工智能技术为生活和学习服务。本节课以学生较熟悉的人工智能形式--机器人作为切入点，用视频让学生在脑海中形成形象的概念--什么是机器人?它有什么特点?并列举生活中学生熟悉的例子。然后通过在小组间开展自主学习，我再用问题加以引导使学生理解到机器人的本质，进而介绍其他智能加工形式，由此拓展到人工智能的本质认识。在这一过程中，学生通过听讲、思考和体验来完成学习。 　　【教学目标】 　　a、知识目标 　　1、能够列举出生活中人工智能技术的一些实例 　　2、知道人工智能的本质及基本的工作原理 　　b、技能目标 　　能够运用在线翻译或金山快译等翻译软件为学习服务 　　c、情感目标 　　树立科学的技术应用观，正确认识和看待新兴科技对人类所起的积极作用 　　【重点、难点】人工智能的本质及基本的工作原理 　　【课时】1课时 　　【教学策略】小组协作，自主学习 　　【教学过程】 　　一、新课引入 　　人工智能，利用计算机来模拟或实现人类智能。机器人是人工智能中的一种。 　　展示机器人视频 　　什么是机器人?它离我们很遥远吗? 　　访问网站：机器人博览http://www.kepu.com.cn/gb/technology/robot/index.html 　　阅读资料，思考：什么样的机器称为机器人? 　　可以根据感觉到的信息，进行独立识别、推理、并做出判断的决定，不用人的参与就可以完成一些复杂的工作。 听讲，访问网站，阅读材料，思考 通过视频和材料让学生对机器人的定义有形象而充分的认识。 　　二、认识机器人 　　列出生活中的机器人：车库自动门，自动取款机，自动售票机，烟雾检测器等。 　　通过材料阅读，了解机器人的种类。 　　阅读课本50页，回答问题："更深的蓝"计算机为什么能够战胜卡斯帕罗夫?"更深的蓝"战胜了什么? 　　a、32个大脑(微处理器) 　　b、存储了一百多万棋谱 　　c、这些功能是计算机本身具备的吗?是谁给它的? 　　d、人是怎么给它的? 　　e、"更深的蓝"是战胜了什么? 　　d、这会给人类带来不安吗?机器能够战胜人类吗? 　　展示图片：导盲机器人为盲目人引路;机器人乐队;无人潜水艇;机器焊接;空中无人驾驶侦察机;机器狗;迎宾机器人。 　　阅读材料，通过材料的阅读和问题的思考，学生了解了机器人的本质，并树立科学的技术应用观。 　　三、体验机器人 　　进入以下网站http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html或http://www.q168.com.cn，用自然语言与机器人对话，尝试找出对话的"破绽"。 　　其它人工智能形式 　　u2022 1、 机器翻译 　　1)把下面一段话利用google语言工具翻译成英文 　　2)再把翻译过来的英文译为中文 　　3)与原来的中文有区别吗?为什么?怎样提高翻译质量? 　　根据中国的科学技术进步水平，综合国力和国家整体发展战略，参考世界各国"重返月球"战略目标和实施计划，近期我国的月球探测应以不载人为宗旨，并分为绕、落、回三个发展阶段。 　　u2022 2、 光学识别(扫描仪) 　　u2022 3、 语音识别 上机体验，思考，听讲 了解人工智能的其他方面，拓展学生对人工智能的了解范围。 　　存疑：人工智能能取代人类智能吗? 　　【教学反思】 　　让机器按照我们的想法动起来!这个想法很多人都想做到，可是当提到要利用语言来控制的时候发现学生就开始感觉吃力了。反思本节课，应该把一些模块化编程软件介绍给学生，然后利用我校的机器人资源，进行简单的程序编写，让学生感受到，其实人工智能离我们并不远，这个问题有待进一步提高自身能力以后，逐步去实现!

是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统

4.4.3.1 低渗透储集岩综合评价描述技术体系低渗透储集岩综合评价描述技术体系，形成多层大型岩性圈闭叠合的气田基本地质模式，为解决岩性圈闭的识别评价、低渗透砂岩储层评价、低渗透背景下“相对高孔渗”储层的发育机理、寻找天然气富集高产区带提供了可靠的科学依据。大牛地气田在勘探中面临着储层致密、圈闭隐蔽等难题：①气田的主要储集岩层是下二叠统山西组、下石盒子组的（辫状）分流河道砂岩和上石炭统太原组的障壁砂坝，与煤层、泥岩层呈互层发育，区域构造平缓，局部构造不发育，圈闭的隐蔽性极大。因此层圈闭的识别、描述、评价就成为气田勘探开发的关键技术；②气田储层整体属于低孔（孔隙度主要分布于4%～12%）、低渗（渗透率主要分布（0.1～3）×10-3μm）、低产的致密储层，层内非均质性较强、横向变化大，精细的致密储层、气层分类评价是气田勘探的基础。（1）大型岩性圈闭评价高分辨率层序地层格架的建立和沉积相研究是层圈闭识别识别、评价的基础，依据有利沉积相带的分布确定层圈闭的基本轮廓；其基本表达方式是一个地层单元的砂岩厚度等值线图，边界数值在各层段不尽相同；层圈闭内的主要储层能够依据地震资料确定其空间分布范围；层圈闭的边界不是一个狭窄的界限，往往是一个有一定宽度的区域，在这个区域内储层或减薄、尖灭，或变得致密，含气或不含气。在对大牛地气田的勘探开发中发展完善了岩性圈闭评价技术方法，包括：●针对砂泥岩频繁互层剖面岩性圈闭识别的高分辨率层序地层分析对比技术。●针对潮坪-三角洲-河流体系的沉积相分析技术。●针对岩性圈闭边界识别的地质-地震联合解释技术。●针对岩性圈闭勘探潜力的地质综合评价技术。层圈闭的描述随着勘探的进程和地质认识的深入在不断地修正，评价内容和准确性也会随着勘探资料的增多不断深化和提高。在鄂尔多斯盆地首次建立了以长期旋回为单元的层圈闭划分识别方法，描述了大牛地气田的基本框架和多层叠合岩性圈闭的含气分布规律。大牛地大型气田是由多个岩性圈闭复合连片而构成的（图4-35），通过多年来的不断评价，7个层圈闭的特征已经基本查清，合计圈闭资源量6000×108m3，其中6个层位已提交探明储量、总计达到3293×108m3。根据已获得的探明储量和产气能力的大小，通过对层圈闭进行综合评价，7套气层均具有勘探开发潜力，其中盒3段、盒2段最优，其次为太2段、山1段。图4-28 大牛地气田东西向气藏剖面图（2）低渗透砂岩储集岩评价通过对各层段砂岩岩性、物性、孔隙类型、孔隙结构、电性和含气性综合评价，建立了大牛地气田以岩相-孔喉结构为主导参数的致密-低渗透砂岩储层的分类评价方案，在生产中发挥了重要作用。储层分类的原则是：有利于区分不同产能的气层、有利于运用测录井资料进行储层评价、有利于建立沉积微相与储层的关系。分类方案中包括岩石学特征、岩相与微相特征、测井相特征、孔渗特征、孔隙类型和孔隙结构参数（表4-7）。低渗透背景下“相对高孔渗”储层的形成机理及孔喉特征如下。大牛地气田的成功勘探表明，大面积低渗背景下形成“相对高孔渗储集相带”（指具有相对高孔隙和相对高渗透率的砂岩储层）的条件有两个：①有利的沉积相带；②有利的成岩作用，即与原始沉积环境有关的残余粒间孔隙是形成有利高产储层的主要孔隙类型。探区内致密砂岩的孔隙度分布具有明显的双峰特点，可以区分出正常孔隙度和异常孔隙度两种，即在正常砂岩储层孔隙的基础上，叠加了一个受成岩作用影响的次生孔隙总体。这两个次总体的分界在8%左右。即孔隙度超过8%的储层（渗透率大于0.5×10-3μm2）是具有相对高孔渗的储层。组成相对高孔渗带的砂岩类型主要是粗粒的岩屑石英砂岩和粗粒石英砂岩，孔隙类型以剩余粒间孔为主，具有较好的孔隙结构参数，在孔隙度相差不大的情况下，中值半径、平均喉道半径等相对较大。相对高孔渗砂岩的孔喉分布主要为单峰型，主要为中—粗喉，排驱压力＜1MPa，孔喉中值压力＜3MPa，孔喉中值半径＞0.3μm，最大喉道半径＞0.5μm、喉道分选系数平均2.62。表4-7 大牛地气田石炭系—二叠系低渗透砂岩储集岩分类评价表气田内低渗砂岩中的异常高孔隙的成因主要有两种类型：①粗粒石英砂岩、岩屑石英砂岩的残余粒间孔隙，成因是早成岩期自生绿泥石包壳对粒间孔的保护作用；②粗粒岩屑石英砂岩中发育的大量溶蚀孔隙，其成因与成岩晚期有机质热演化脱羧酸作用相伴生的溶解作用有关。相对于高孔渗储层的主要微相类型是辫状河心滩、分流河道、障壁砂坝，储层层电性基本特征是声波一般大于220μs/m、砂岩密度一般小于2.4g/cm3、自然伽马相对值一般小于6%、电阻率值大于100Ω·m，单层无阻流量一般为（5～30）×104m3/d。（3）低渗透气层评价技术气田上古生界产气层位集中在上石炭统和下二叠统，分别是太原组、山西组和下石盒子组，均为无边底水的定容岩性气藏。7套气层分属海相障壁砂坝、海陆过渡相三角洲分流河道、陆相河流成因类型，具有不同的储层沉积学、孔喉结构特征；处于箱型成藏组合中不同位置的气层在含气性、流体性质、岩电关系等方面均有所差异。为此，以测试和测井解释成果为基础，建立了各种关系图版，确定了识别储层和气层的各种参数标准，并结合沉积、储层和含气性特征制定了气层分类评价标准（表4-8）。Ⅰ类气层试气无阻流量一般大于10.0×104m3/d，主要分布于气田西南部的盒3段、盒2段和山1段，构成气田最主要的高产富集区；Ⅱ类气层无阻流量（5～10）×104m3/d，主要分布于气田西南部的盒3段、盒2段和山1段和东北部的太2段，以及气田中部的各个层段；Ⅲ类气层无阻流量小于5.0×104m3/d。表4-8 大牛地气田石炭系-二叠系气层分类评价表4.4.3.2 以三大沉积体系为目的层的三维储层地震综合预测技术系列以三大沉积体系为目的层的三维储层地震综合预测技术系列，有效地解决了致密薄储层及煤系储层的预测问题，实现了储层的岩性、物性及含气性预测由定性—半定性—定量预测的飞跃，有效储层预测的成功率95%以上。技术系列包含6项核心技术和6项配套技术，实现了有利相带预测、砂体定性和定量预测评价、有效储层识别及其含气性预测。（1）反射结构-时差分析技术以“相控储层”理论为指导，以地震高精度成像资料的精细解释为基础，利用反射结构分析、时差分析等技术确定了盒2段、盒3段中河道的宏观展布特征（图4-29），为地震相-沉积相分析奠定了基础。（2）基于波形的模式识别技术以“相控储层”理论为指导，通过测井相及相应的地震相分析，有效的预测了3套气藏的沉积相分布特征（图4-30）。（3）以振幅为主的属性优化提取技术通过研究优化筛选出了反映砂体的敏感地震属性为振幅、波形等，首次在盒2段、盒3段建立了以中强振幅、在山1段以中弱振幅以及在太2段以强峰强谷振幅为砂体发育特征的地震响应模式。结合沉积相、测井相的分析有效地提高了该区砂体预测的精度，为砂体宏观展布特分析提供了新的途径。图4-29 盒3段高产区河道预测图图4-30 太2段高产区沉积相分布图（4）频谱成像技术山西组、太原组煤系地层是该区的一类重要的气藏。针对常规地震煤系储层识别难的特点，利用煤的低频特征，应用频谱成像技术在频率域将煤与储层有效的区分开，达到了识别煤层间储层的目的，有效地解决了煤系地层发育区储层的预测问题。（5）地质统计多参数反演技术在反演方法中首次引入地质统计理论及模拟退火理论，有效地克服了模型化的影响，不仅纵向分辨率由原来的20m提高至10m左右，而且在反演剖面中储层的形态更符合地质规律，其中砂体的横向尖灭、合并分岔现象、砂体的侧向迁移特征更加明显。与未加约束的钻井相对比吻合率较高，使得该区反演的可信度向前迈进了一步。其中岩性遮挡的孔隙度反演、盒3段电阻率反演及煤系地层的含气性指示曲线反演技术和研究成果填补了鄂尔多斯北部上生界有效储层预测的空白（图4-31）。图4-31 大牛地气田盒3段高产区多参数测井-地震联合反演图（6）含气性检测技术油气高频吸收衰减及叠前AVO属性反演技术为含气性预测提供了新手段。除了将角度道集剖面中极性转换点作为含气标志外，在AVO其他属性及相关分析中，又总结出泊松比是含气的敏感属性（图4-32），为含气性预测提供了新的方法。图4-32 盒3段砂体及含气砂体AVO响应特征（7）测井数据校正及标准化技术在分析造成测井曲线畸变机理的基础上，指出井眼和泥浆是影响测井资料质量的最主要因素，为此采用类比法构建校正公式并消除环境的影响，对与地震密切相关的声波和密度资料进行重点校正；同时为消除测井曲线非归一化因素的影响，提出了以电性特征稳定的标志层配合直方图分析法，对自然伽马曲线及中子孔隙度曲线进行了标准化处理，有效地解决了影响反演精度的井径及非归一化因素的影响，为利用测井资料进行储层预测研究提供了必要的条件。（8）岩石物理特征分析技术通过对目的层的储层参数进行深入的相关分析，建立了本地区岩性、物性、含气性及弹性参数的关系式，并明确指出波阻抗不能有效的区分储层及围岩，而伽马及中子孔隙度是区分岩性的敏感参数；盒3段气藏有效储层具有较高的的电阻率、自然电位负偏及中粗粒砂岩等特征；煤系地层有效储层具有低密度和低中子孔隙度特征；弹性参数分析得知泊松比随饱和度的增大而减小，是判别含气的有效参数（图4-33）；为地震和地质资料相结合开展储层和含气性预测提供了依据。（9）储层模型正反演分析技术首次应用了弹性波正演模拟技术，提高了模型正演的精度。通过正反演模型的分析，认为在目前地震主频25Hz的条件下，地震可分辨的视厚度为30～40m，叠后反演视分辨厚度可达10m左右。在振幅调协范围内地震振幅随着储层厚度的增加而增加。AVO角度道集特征为振幅随偏移距的增加而减小并有极性反转现象存在，极性反转点随着含气饱和度的增加逐渐向小角度移动，有效含气储层一般都在20°以内，对属性解释起到指导作用。（10）储层岩性曲线重构技术针对波阻抗不能有效区分储层及围岩的难点，在岩石物理分析的基础上，采用了岩性识别的敏感参数伽马与中子孔隙度重新构筑了一条岩性曲线进行岩性随机模拟反演，有效地解决了砂层识别问题。图4-33 盒3段气藏岩性特征及其含气性特征（11）煤层遮挡含气性曲线反演技术针对太原组—山西组气藏泥岩高电阻率特点，开发研制了含气性指示曲线重构技术，即用密度和中子孔隙度的气层挖掘效应，通过交会分析拟合出含气性指示曲线进行煤层遮挡的随机模拟反演，极大地促进了煤系地层的含气性预测技术，为煤系地层储层含气性预测开辟了新途径。（12）可视化技术为更准确的刻画砂体的纵向叠置及横向的变化特征，采用三维可视化技术对地震属性优化及反演等结果进行了三维空间的分析及雕刻（图4-34），精确刻画砂体展布特征，提高了储层预测的精度和开发井成功率。致密碎屑岩隐蔽岩性气藏的三维地震储层预测技术是在大牛地气田的勘探开发攻关过程中逐步完善形成的，并发挥了重要作用，为复杂岩性气藏的储层及含气性预测奠定了扎实的基础。根据预测成果提交了大量井位，在勘探开发中得到充分验证，砂体预测的精度由20m提高到10m左右，有效储层预测精度在95%左右。图4-34 有效储层反演的可视化追踪4.4.3.3 针对低渗透碎屑岩储层工程地质特征的以大型水力加砂压裂和不动管柱分层压裂工艺为主的工程工艺技术系列针对低渗透碎屑岩储层工程地质特征的以大型水力加砂压裂和不动管柱分层压裂工艺为主的工程工艺技术系列，并广泛应用于生产，大幅度提高了单井产量。（1）优快钻完井工艺技术有效地保护了储层，大幅度提高了机械钻速，缩短了钻井周期，降低了钻井成本。A.形成了适合于低压低渗碎屑岩储层的钻完井液体系。a.形成的屏蔽暂堵技术在探井中广泛应用，有效地保护了储层：通过屏蔽暂堵机理分析、暂堵模型以及大牛地气田致密碎屑岩储层孔喉分布特征的研究，确定了气田的屏蔽暂堵方案及暂堵配方，屏蔽暂堵钻完井液的暂堵粒子完全覆盖了储层孔隙喉道和裂缝宽度范围，可以保护储层喉道直径范围0.1～15μm、保护裂缝宽度的范围5～160μm，适应大牛地气田对致密碎屑岩储层进行屏蔽暂堵的要求，在大牛地气田勘探井中推广应用，对气层的发现起到了积极的作用，其应用效果表明：●降低了气层表皮系数，山2段气层和盒3段气层压前气产量有所提高。实施屏蔽暂堵技术井的表皮系数平均值为2.82，最高值仅7.77，远远低于2001年底前非屏蔽暂堵井的表皮系数平均值19.14；山2段气层和盒3段气层的压前平均气产量有所提高，其中山2段气层平均气产量提高了3.8倍，盒3段气层气产量提高了1.6倍。●提高了井壁稳定性，降低了井径扩大率。统计结果表明未进行屏蔽保护的井，全井平均井径扩大率达29.31%，目的层井段平均井径扩大率达16.49%。而实施屏蔽暂堵的全井平均井径扩大率为17.65%，比未进行屏蔽暂堵的井缩小了11.66个百分点。目的层井段平均井径扩大率为10.32%，比未保护的井缩小了6.17个百分点。●为提高了测井质量创造了条件，从而有利于气层识别。通过提高井壁稳定性和井眼的规则性，改善了井下数据采集环境，使砂层段的测井曲线不规则跳、抖动减少，提高了曲线的可视性和纵向分层能力，从而使储层岩性、物性的测井响应特征在一定程度上得到改善，提高了解释精度，为及时准确发现气层提供了保障。b.建立了低伤害钾铵基聚合物钻完井液体系，在开发井中有效地保护了储层。通过钻井液配方的筛选和钻井液性能的优化以及钻井完井液动态损害实验，所筛选的钾铵基钻井完井液体系对储层的伤害深度浅，伤害低，平均渗透率恢复值大于70%，达到了保护储层的目的，该套钻井液体系在大牛地气田开发井中广泛应用。应用结果表明：●提高了井身质量：使用钾铵基聚合物钻井完井液体系二开井段和目的层段满足了钻井工程对井身质量的要求，平均井径扩大率二开井段≤15%，目的层段≤10%。●降低了完井液成本：低伤害钾铵基钻井完井液体系其材料费用比钾铵基暂堵钻井完井液体系降低52.10%；比两性离子暂堵钻井完井液体系降低58.34%；比聚醚多元醇钻井完井液体系降低46.69%；比天然高分子钻井完井液体系降低41.79%。●改善了井下数据采集环境：钾铵基钻井液体系的使用提高了井壁稳定性，井眼规则、钻井液滤失量小，侵入深度浅，改善了井下数据采集环境，为测井质量提高创造了条件，有利于发现和识别气层。B.形成的优质快速钻井技术提高了机械钻速，缩短了钻井周期，降低了作业成本，减少了储层污染。采用多种方法进行了钻头选型，优选出了适合大牛地气田不同层段的钻头类型，经过井身结构、钻井参数等优化，形成了优质快速钻井技术，使得全井平均机械钻速大幅度提高，技术实施前平均机械钻速为6.69m/h，技术实施后平均机械钻速提高到10.34m/h；技术实施前的平均钻井周期33.72天，技术实施后平均钻井周期缩短到21.05天。C.防窜固井技术解决了长气层段的固井问题，为多气层改造提供了保证。大牛地气田纵向上气层分布广、跨度大，固井封固段上至二叠系石千峰组下至奥陶系马家沟组，个别井段易漏和固井后易气窜。通过水泥浆体系配方优选，形成具有早高强、低失水、初始稠度低、稠化时间短等特点固井水泥浆体系，该体系具有较好的防气窜和防漏失性能。通过进一步优化固井设计和工艺，固井质量大大提高，优质率达92.7%，合格率为100%，为后续施工作业奠定了基础。（2）形成的以大型压裂、不动管柱分层压裂为主的储层改造工艺技术增大了泄气面积、实现了储层均衡改造，提高了单井产量和储量动用程度A.低伤害羟丙基瓜胶水基液氮伴注压裂液体系较好地解决了压裂液对储层的伤害问题，且具有良好的适应性，满足大牛地气田气井加砂压裂的需要。由于储层具有致密、低压、高毛管压力等特点，易受入井液的污染，通过压裂液添加剂的筛选、压裂液综合性能评价，形成了针对大牛地气田储层特征的压裂液体系，具有低滤失、低残渣、易携砂、低伤害等特点，满足了大牛地气田的压裂需要。B.优化压裂施工设计，形成以大型压裂为核心的压裂工艺技术，扩大泄气面积，提高了单层产能。针对气田储层特点，将裂缝三维延伸模拟技术应用于压裂施工设计，从地层条件出发，以最佳的压裂效果为目标优化设计，依据渗流力学理论建立了水力压裂裂缝模型，通过不同裂缝长度下产量的变化以及不同裂缝导流能力和铺置浓度对压裂井产量的影响分析，同时根据净现值、动态投资回收期、内部收益率等建立的气井压裂经济评价模型进行设计优化，优化出了适合于大牛地气田的裂缝长度和加砂规模，从而确定了以大型压裂为核心的储层改造工艺技术，突破了上古生界低渗储层不适宜进行大规模压裂的认识。尤其针对盒2段、盒3段气层，平均加砂规模大于80m3，平均无阻流量达到9×104m3/d。C.形成的不动管柱连续分层压裂工艺技术，实现了对多层叠置气层的均衡改造，提高了单井产能。针对多套气层叠置的储层，开展了不动管柱连续分层压裂工艺技术研究，通过不动管柱分层压裂工具的优化选型和试验，形成了一套不动管柱连续分层压裂工艺技术，并在多气层叠合区推广应用，成功率96.55%，有效率93%，平均单层加砂40.88m3，单层最大加砂71.2m3，平均无阻流量6.02×104m3/d，最大无阻流量33.12×104m3/d，较相同储层条件的单井产能明显提高。不动管柱连续分层压裂工艺在大牛地气田的成功应用，实现了气层的均衡改造，也缩短了压裂投产的作业时间，与逐层上返进行两层压裂试气相比，作业时间缩短了将近三分之二，加快了施工作业进度；降低了压裂作业成本。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维，等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

可能和现在马路上用的那种抓拍或者测速的原理一样，这个人家不可能告诉你。这个东西就比较专业了。【汽车有问题，问汽车大师。4S店专业技师，10分钟解决。】

1.基于“特征字”的识别技术不同的应用通常依赖于不同的协议，而不同的协议都有其特殊的指纹，这些指纹可能是特定的端口、特定的字符串或者特定的Bit 序列。基于“特征字”的识别技术通过对业务流中特定数据报文中的“指纹”信息的检测以确定业务流承载的应用。根据具体检测方式的不同，基于“特征字”的识别技术又可以被分为固定位置特征字匹配、变动位置的特征匹配以及状态特征匹配三种技术。通过对“指纹”信息的升级，基于特征的识别技术可以很方便的进行功能扩展，实现对新协议的检测。如：Bittorrent 协议的识别，通过反向工程的方法对其对等协议进行分析，所谓对等协议指的是peer与peer之间交换信息的协议。对等协议由一个握手开始，后面是循环的消息流，每个消息的前面，都有一个数字来表示消息的长度。在其握手过程中，首先是先发送19，跟着是字符串“BitTorrent protocol”。那么“19BitTorrent Protocol”就是Bittorrent的“特征字”。2.应用层网关识别技术某些业务的控制流和业务流是分离的，业务流没有任何特征。这种情况下，我们就需要采用应用层网关识别技术。应用层网关需要先识别出控制流，并根据控制流的协议通过特定的应用层网关对其进行解析，从协议内容中识别出相应的业务流。对于每一个协议，需要有不同的应用层网关对其进行分析如SIP、H323协议都属于这种类型。SIP/H323通过信令交互过程，协商得到其数据通道，一般是RTP格式封装的语音流。也就是说，纯粹检测RTP流并不能得出这条RTP流是通过哪种协议建立的。只有通过检测SIP/H323的协议交互，才能得到其完整的分析。3.行为模式识别技术行为模式识别技术基于对终端已经实施的行为的分析，判断出用户正在进行的动作或者即将实施的动作。行为模式识别技术通常用于无法根据协议判断的业务的识别。例如：SPAM（垃圾邮件）业务流和普通的Email业务流从Email的内容上看是完全一致的，只有通过对用户行为的分析，才能够准确的识别出SPAM业务。以上三种识别技术分别用于不同类型协议的识别，无法相互替代。而华为公司在应用DPI 技术部署DPI 系统时采用了多业务控制网关MSCG分层DPI 解决方案，综合运用了这三种技术，在检测效率和灵活性方面均达到最优。

复试线就是要从参加初试的人中选一拨人进行复试而划的一条线，初试分数过了这条线你就能参加复试，没到这条线你就不能参加复试也就是肯定考不上了；最终录取线就是已经录取的考生当中分数最低的。每年的情况都是不一样的，但是系统专业分数在电气专业各个方向当中一般都是最高的，如果进复试的话一般360左右就够了吧，当然录取的线都要比这个高的。如果想学的话不妨搏一搏，祝你成功！

模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 什么是模式和模式识别？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息，对计算机进行训练，从而制定判别标准，以期对待识别模式进行分类。 有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。 模式识别的应用包括文字识别，语音识别，指纹识别等。 模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 “模式识别”是用机器模拟人类识别事物的技术。它是信息科学的一个分支,是人工智能学科的一个重要组成部分。 早先的模式识别主要是从数学理论上去研究和分辨事物的特征。在电子计算机发明以后,实现了用机器代替人作识别工作。电子计算机是能代替人进行模式识别的理想设备,因此,现在的模式识别技术主要是利用电子计算机技术来实现数学理论上的分析和计算。 模式识别是一门通用的学科。在电信方面,它应用于话音控制的电话拨号、自动回答用户查询以及对指定的讲话人进行话音自动识别等。除此,它在医疗、国防、公安等部门也都有广泛的应用。例如,用于身份识别的虹膜识别系统、指纹自动识别系统、话音识别机、文字阅读器等都已是成熟的产品。智能计算机、智能机器人等也将随着模式识别技术的发展而达到更高的水平。 模式识别还可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 ①文字识别汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。 2.3 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 ③遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

不知道

在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

模式识别的应用领域很广。在生物学中，识别染色体对遗传学的研究很有价值，识别细胞已成功地用于研究人体血细胞。在医学中，心电图、脑电图、各种内脏器官的各个透视平面图的识别与分析，能准确地找出疾病部位，是诊断疾病的重要手段。在遥感技术中，通过人造地球卫星遥感图像的处理与识别，可以研究地球的资源和探矿，防范水灾、地震及海洋污染等自然灾害，进行农作物品种调查和产量估算，进行森林资源调查，以及军事情报等工作。在公安侦缉中，利用图形处理及识别（如指纹、脚印、掌纹、外貌及各种痕迹的识别）可以协助破案工作。在语言学中，文字识别已经应用到文字翻译、文献检索、邮件自动分检等方面，而语音识别可以应用到声控计算机中，使人不用键盘输入命令、直接通过说话来操作计算机。

模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 什么是模式和模式识别？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息，对计算机进行训练，从而制定判别标准，以期对待识别模式进行分类。 有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。 模式识别的应用包括文字识别，语音识别，指纹识别等。 模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 “模式识别”是用机器模拟人类识别事物的技术。它是信息科学的一个分支,是人工智能学科的一个重要组成部分。 早先的模式识别主要是从数学理论上去研究和分辨事物的特征。在电子计算机发明以后,实现了用机器代替人作识别工作。电子计算机是能代替人进行模式识别的理想设备,因此,现在的模式识别技术主要是利用电子计算机技术来实现数学理论上的分析和计算。 模式识别是一门通用的学科。在电信方面,它应用于话音控制的电话拨号、自动回答用户查询以及对指定的讲话人进行话音自动识别等。除此,它在医疗、国防、公安等部门也都有广泛的应用。例如,用于身份识别的虹膜识别系统、指纹自动识别系统、话音识别机、文字阅读器等都已是成熟的产品。智能计算机、智能机器人等也将随着模式识别技术的发展而达到更高的水平。 模式识别还可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 ①文字识别汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。 2.3 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 ③遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。1、语音识别技术语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface， HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量，然后每年以超过30%的速度增长。2、生物认证技术生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。3、数字水印技术90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。 模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。模式识别丛书名： 国外计算机科学教材系列作　者： （希）西奥多里德斯 等著，李晶皎 等译出 版 社： 电子工业出版社出版时间： 2006-12-1页　数： 551纸　张： 胶版纸S B N ： 9787121026478包　装： 平装所属分类： 图书 >> 计算机/网络 >> 人工智能定价：￥58.00内容简介模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。本书在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，主要更新了关于支持向量机和聚类算法的内容，重点研究了图像分析、语音识别和声音分类的特征生成。每章末均提供有习题与练习，且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。作者简介Sergios Theodoridis：希腊雅典大学信息与通信系教授。他于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别于1975年和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年以来，他一直是希腊雅典大学信息与通信系教授。其主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会（PARLE-95）主席和欧洲信号处理协会（DUSIPCO-98）常务主席、《信号处理》杂志编委。目录1.3 有监督和无监督模式识别1.4 本书的内容安排第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器2.1 引言2.2 贝叶斯决策理论2.3 判别函数和决策面2.4 正态分布的贝叶斯分类2.5 未知概率密度函数的估计2.6 最近邻规则2.7 贝叶斯网络习题参考文献第3章 线性分类器3.2 线性判别函数和决策超平面3.3 感知器算法3.4 最小二乘法3.7 支持向量机习题参考文献第4章 非线性分类器4.1 引言4.2 异或问题4.3 两层感知器4.4 三层感知器4.5 基于训练集准确分类的算法4.6 反向传播算法4.7 反向传播算法的改进4.8 代价函数选择4.9 神经网络的大小选择4.10 仿真实例4.11 具有权值共享的网络4.12 线性分类器的推广4.13 线性二分法中l维空间的容量4.14 多项式分类器4.15 径向基函数网络4.16 通用逼近4.17 支持向量机：非线性情况4.18 决策树1.19 合并分割器1.20 合并分类器的增强法4.21 讨论习题5.2 预处理5.3 基于统计假设检验的特征选择5.4 接收机操作特性ROC曲线5.5 类可分性测量5.6 特征子集的选择5.7 最优特征生成5.8 神经网络和特征生成/选择5.9 推广理论的提示5.10 贝叶斯信息习题6.2 基本向量和图像6.3 Karhunen-loeve变换6.4 奇异值分解6.5 独立成分分析6.6 离散傅里叶变换（DFT）……第7章 特征生成Ⅱ第8章 模板匹配第9章 上下文相关分类第10章 系统评价第11章 聚类：基本概念

模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。① 文字识别汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。②　语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。③ 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop)，螺旋型(whorl)，弓型(arch)，这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。③ 遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。④　医学诊断在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

答案：指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。问题所涉及词条分析：1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。

模式识别(PatternRecognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised）和无监督的分类()两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

门禁系统的指纹识别功能所运用的计算机技术是模式识别，模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。

模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术.问题所涉及词条分析：1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为,目前,我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面.2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读.这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程.用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索.信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别.3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征,具有唯一性.北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究,建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法,随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统,以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统.

人工智能专业就业方向有很多，例如：机械制造、科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、 应用数学 、电气自动化、通信等。人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

答案：指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。 问题所涉及词条分析： 1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。 2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。 3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。

研究方向不同针对学的东西略有不同，主要是数学方面涉及比较多，编程语言只是工具