模式识别方法课件目录contents•模式识别概述•特征提取与选择•模式识别算法•模式识别优化策略•模式识别实践技巧•模式识别案例分析01模式识别概述图像处理是一种通过计算机系统对图像进行分析、编辑和加工的技术。它可以对图像进行各种操作，如缩放、旋转、裁剪、滤波、增强等。图像处理技术广泛应用于医学影像分析、遥感图像处理、数字媒体处理等领域。图像处理主要分为图像变换和图像分析两类。图像变换是指对图像进行各种几何变换和空间变换，如平移、旋转、缩放等，以便对图像进行定位、拼接等操作。图像分析是指对图像进行特征提取、分割、分类等操作，以便对图像进行智能分析和理解。定义与分类图像处理的工作流程一般包括以下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取和图像分析。图像获取是指通过相机、扫描仪等设备获取原始图像。预处理是对原始图像进行各种操作，如去噪、归一化等，以便后续处理的进行。特征提取是从预处理后的图像中提取出对分类或回归任务有意义的特征。图像分析是指对提取出的特征进行各种操作，如分割、分类等，以便对图像进行智能分析和理解。工作流程与步骤•图像处理技术广泛应用于各个领域，如医学影像分析、遥感图像处理、数字媒体处理等。例如，在医学影像分析中，可以利用图像处理技术对医学影像进行三维重建、病灶检测等操作；在遥感图像处理中，可以通过图像处理技术对遥感图像进行去噪、特征提取等操作；在数字媒体处理中，可以利用图像处理技术进行图像修复、美颜等任务。图像处理应用场景02特征提取与选择01通过分析信号的频率成分，提取出频率特征，适用于信号处理领域。频域特征提取02基于信号的时间历程，提取出时域特征，适用于语音、图像等信号处理。时域特征提取03利用小波变换技术，将信号分解成不同尺度的成分，提取特征，适用于图像、音频等信号处理。小波变换特征提取特征提取方法递归特征消除法每次选择最好的特征加入到已选特征集合中，直到达到预设的特征数量为止，适用于较小的特征集。基于模型的特征选择法根据所使用的模型，利用模型输出的结果来选择特征，通常能够提高模型的泛化能力。全局搜索法对所有特征进行搜索，选择最优特征组合，通常需要较大的计算量。特征选择策略分类准确率通过评估分类器的准确率来评估特征的效果，是最常用的评估指标之一。F1得分综合考虑分类器的准确率和召回率，评估特征的效果。AUC值通过ROC曲线评估分类器的性能，用于评估特征的效果。互信息衡量特征与目标之间的相关性，值越大表示特征越重要。特征评估方法03模式识别算法高斯朴素贝叶斯分类器假设特征符合高斯分布，计算每个类别的概率，选择概率最大的类别作为未知样本的预测结果。多项式朴素贝叶斯分类器假设特征符合多项式分布，计算每个类别的概率，选择概率最大的类别作为未知样本的预测结果。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过训练数据集学习分类模型，对未知样本进行分类。贝叶斯分类器通过求解最大间隔超平面，将数据分成两个类别。二分类支持向量机通过构建多个二分类支持向量机，将数据分成多个类别。多分类支持向量机通过非线性映射将低维空间的数据映射到高维空间，提高分类精度。核函数支持向量机根据距离度量，将未知样本的k个最近邻的类别作为预测结果。k个最近邻根据距离度量的加权和，将未知样本的k个加权最近邻的类别作为预测结果。加权最近邻K最近邻算法VS通过递归划分数据集，构建一棵决策树，用于分类或回归任务。随机森林通过构建多棵决策树，将它们的预测结果进行投票或平均，得到最终的预测结果。决策树决策树与随机森林通过构建多个神经元组成的网络，将输入数据经过多个层次的计算得到输出结果。通过构建深层神经网络，学习更加复杂的特征和模式，提高分类和回归任务的精度。神经网络与深度学习深度学习前馈神经网络04模式识别优化策略01通过结合多个基本模型以获得更好的泛化性能。例如，bagging和boosting算法。集成学习02通过构建多个分类器并组合它们的输出以解决多类分类问题。多分类问题03将多个分类器的预测结果进行投票，以决定最终类别。投票法04将多分类问题转化为多个二分类问题，并使...
