目錄

引入

一、模式識別主要方法

1、統(tǒng)計模式識別

2、基于隱馬爾可夫模型識別

3、模糊模式識別

4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別

總結(jié)

二、模式識別應(yīng)用

1、車牌定位

2、車牌識別

參考文獻(xiàn)：

引入

人在觀察事物或現(xiàn)象時，常尋找它與其他事物或現(xiàn)象不同之處，并根據(jù)一定目的把相似、但又細(xì)節(jié)不同的事物或現(xiàn)象組成一類——如字符識別，雖然每個人寫的數(shù)字“8”都不一樣，但都是同一類。

模式識別是AI的一個重要方向，目的在于模擬人的感知能力，也稱“機(jī)器感知”、“智能感知”。其發(fā)展于20世紀(jì)40年代電子計算機(jī)的出現(xiàn)，21世紀(jì)與深度學(xué)習(xí)融合，近年深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)極大推動了其發(fā)展！包括聲音和語言識別、文字識別、指紋識別、聲納和地震信號分析、圖片分析、化學(xué)模式識別等等。

一、模式識別主要方法

把對數(shù)據(jù)關(guān)系的挖掘抽象為一個分類問題，就是模式識別問題。模式識別是一種從大量信息和數(shù)據(jù)出發(fā)，在專家經(jīng)驗(yàn)和已有認(rèn)知的基礎(chǔ)上，利用計算機(jī)和數(shù)學(xué)推理方法對形狀、模式、曲線、數(shù)字、字符格式、圖形自動等自動完成識別的過程！

1、統(tǒng)計模式識別

這是一種比較常用且較為完備的識別方法，主要步驟如下：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集，剔除噪聲和冗余。
2. 特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取有代表性的特征向量，映射到特征空間。
3. 特征選擇：根據(jù)算法需求或者降低維度的目標(biāo)，選擇最重要的特征。
4. 模型訓(xùn)練：使用統(tǒng)計方法（如貝葉斯分類器、支持向量機(jī)等）對提取的特征進(jìn)行訓(xùn)練。
5. 模型評估：通過測試數(shù)據(jù)集評估模型的準(zhǔn)確性和性能。
6. 模型優(yōu)化：根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，例如調(diào)整參數(shù)或改善特征提取過程。

2、基于隱馬爾可夫模型識別

隱馬爾可夫模型（HMM）是一個統(tǒng)計模型，用來描述一個含有隱含未知參數(shù)的馬爾可夫過程。通常由兩部分組成：①無法肉眼觀察的具有一定狀態(tài)的隱式馬爾可夫鏈；②用統(tǒng)計分析方法直接描述的離散的一般隨機(jī)過程——一般為正態(tài)分布和泊松分布下的概率密度函數(shù)分布。通過一定量的統(tǒng)計學(xué)習(xí)來確定一個大概的狀態(tài)值之后，生成一個近似的隱馬爾可夫模型，只需要通過提取特征代入就可以得到相關(guān)數(shù)據(jù)來判別和分類。

1. 定義狀態(tài)集合：確定系統(tǒng)的狀態(tài)集合，每個狀態(tài)表示一個觀測值的類別。
2. 定義觀測集合：確定系統(tǒng)可能產(chǎn)生的觀測值集合。
3. 確定初始概率分布：指定模型在開始時處于每個狀態(tài)的概率。
4. 確定轉(zhuǎn)移概率矩陣：指定模型在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的概率。
5. 確定觀測概率矩陣：指定模型在每個狀態(tài)下觀測到每個觀測值的概率。
6. 解碼算法：使用算法（如維特比算法）根據(jù)觀測序列推斷隱藏狀態(tài)序列。

3、模糊模式識別

模糊模式識別源于模糊數(shù)學(xué)，在此基礎(chǔ)建立了模糊集理論。模糊集是一個具有模糊性的概念集合，抽取的數(shù)據(jù)模糊化后建立合適的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則集，最后解出結(jié)果。

1. 模糊化：將輸入的模糊數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為隸屬度函數(shù)，描述其在各個類別上的歸屬程度。
2. 規(guī)則定義：根據(jù)領(lǐng)域知識或經(jīng)驗(yàn)，定義一組模糊規(guī)則，用于將模糊數(shù)據(jù)映射到具體的類別。
3. 推理機(jī)制：基于模糊規(guī)則，使用推理機(jī)制對輸入進(jìn)行推理，以確定輸出的類別。
4. 去模糊化：將推理結(jié)果從模糊集合轉(zhuǎn)化為具體的類別或數(shù)值。

此方法極大增加了判別成功率，不會因?yàn)槟承┨貏e參數(shù)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可識別。缺點(diǎn)是模糊集范圍由人的主觀經(jīng)驗(yàn)確定，不同人的概念模型不同，需要結(jié)合其他識別方法，此理論當(dāng)前還不夠充分。

4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別

最流行的模式識別方法，其在準(zhǔn)確性和適用性方面有突出表現(xiàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。

1. 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：選擇適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)類型（如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和層數(shù)，并確定每層的節(jié)點(diǎn)數(shù)和連接方式。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
3. 初始化網(wǎng)絡(luò)：初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置參數(shù)。
4. 前向傳播：將輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)，逐層計算每個節(jié)點(diǎn)的輸出值。
5. 反向傳播：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果和目標(biāo)值，計算每個節(jié)點(diǎn)的誤差，并通過梯度下降法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
6. 訓(xùn)練模型：重復(fù)進(jìn)行前向傳播和反向傳播，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到達(dá)到預(yù)定的停止條件。
7. 模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集評估訓(xùn)練好的模型的性能和準(zhǔn)確性。

總結(jié)

①統(tǒng)計模式識別是基于統(tǒng)計學(xué)理論和模型的一種方法，主要關(guān)注特征提取和模型訓(xùn)練。它適用于各種數(shù)據(jù)類型，但需要具備較好的特征工程能力。
②基于隱馬爾可夫模型識別方法則著重在描述序列數(shù)據(jù)背后的狀態(tài)變化，適用于時序數(shù)據(jù)的建模與識別。它可以考慮到時間上的依賴關(guān)系，但對初始狀態(tài)和轉(zhuǎn)移概率的假設(shè)限制較大。
③模糊模式識別通過模糊化和去模糊化的過程，能夠處理模糊性較強(qiáng)的輸入數(shù)據(jù)。它可以應(yīng)對不確定性和模糊性，但規(guī)則的定義需要領(lǐng)域知識的支持。
④人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大擬合能力，可以自動學(xué)習(xí)特征表示和復(fù)雜的非線性關(guān)系。它適用于各種任務(wù)，但需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源進(jìn)行訓(xùn)練。

統(tǒng)計模式識別和基于隱馬爾可夫模型識別方法更加注重建模和概率推斷，適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)。模糊模式識別關(guān)注處理模糊和不確定性的問題，并需要領(lǐng)域知識進(jìn)行規(guī)則定義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別能夠靈活地適應(yīng)不同任務(wù)和數(shù)據(jù)類型，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以達(dá)到較好的性能，但需要較高的計算資源和時間成本。

二、模式識別應(yīng)用

醫(yī)學(xué)分析、人臉指紋識別、語音識別、交通網(wǎng)絡(luò)等都有它的身影！以下是語音識別的流程圖：

?以車牌的定位和識別為例，大致流程如下：

定位：①首先將帶車牌圖像轉(zhuǎn)換到 HSI 顏色空間；②運(yùn)用傳統(tǒng)圖像處理方法粗定位車牌位置；③通過重心法進(jìn)行傾斜校正最終確定車牌區(qū)域

識別：①然后對中文和非中文字符采用不同的算法進(jìn)行字符切割；②用模式識別的理論對車牌區(qū)域特征提取與選擇；③分類判決進(jìn)行車牌字符識別，輸出車牌號。

1、車牌定位

目前的車牌定位主要有數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、顏色分割、基于圖像的紋理和形狀特征等多特征的定位算法。

①粗定位：分割出車牌在圖像中所處的區(qū)域，包括圖像的二值化、圖像去噪，連通集的分析定位車牌區(qū)域。

首先需要將圖像由RGB轉(zhuǎn)換到HSI空間，設(shè)定相應(yīng)閾值得到初步定位；然后將圖像二值化，并用點(diǎn)掃描法去除噪點(diǎn)與細(xì)紋——逐行掃描像素點(diǎn)，將不符合設(shè)定閾值的白點(diǎn)去掉。

此時可得到一塊平行四邊形的聯(lián)通集，將這區(qū)域剪切出來得到粗定位的車牌圖像。

②傾斜校正：圖像可能不水平，這會影響車牌字符的分割和識別。

首先對粗定位的二值圖片和粗定位的車牌圖片分別分析，求出傾斜度K（基于重心的思想求得）：

a、將一個二值圖像中每一個白點(diǎn)像素看做一個質(zhì)量為1的質(zhì)點(diǎn)，利用重心公式可求得圖像的重心。

b、得到二值圖像的總體重心后，以該重心像素為界將圖像分成左右兩個部分，分別用相同的辦法得到左右兩部分的重心。

c、用一個向量連接兩個重心，然后計算出這個向量相對水平方向的傾斜角，即傾斜角度K。據(jù)此對彩色圖像驚醒校正。

2、車牌識別

字符識別主要有模板匹配、伽柏變換、SVM、基于深度學(xué)習(xí)的識別算法

①字符分割：將車牌區(qū)域的字符逐個分割出來，以便輸送到字符識別模塊進(jìn)行識別。

a、預(yù)處理算法：由于光照等影響，藍(lán)色車牌在名都、純度、飽和度等有比較明顯差異，深淺不一，所以在灰度化之前，要對其進(jìn)行直方圖規(guī)定化，使得所有車牌的藍(lán)色背景和白色字符分布在同一灰度級。

規(guī)定化之后，根據(jù)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)以及實(shí)驗(yàn)測試設(shè)立一個合理的閾值，將小于閾值的像素點(diǎn)設(shè)置為黑色，待遇閾值設(shè)為白色，實(shí)現(xiàn)灰度化。

b、主算法：英語字母和阿拉伯?dāng)?shù)字是單連通集字符集，可采用連通集的方法分割；漢字是由多個連通集組成，不能采用該方法，可采用一種由大量實(shí)驗(yàn)得到的設(shè)置矩形長寬進(jìn)行截取的方法。

1、對于字母和數(shù)字，只要得到每一個字符連通域起點(diǎn)像素和終止像素 , 
就得到了包含整個單連通域的最小矩形區(qū)域。依此方法逐個切割矩形區(qū)域圖像，
實(shí)現(xiàn)非中文字符的切割。
具體算法是逐列逐行掃描像素，當(dāng)掃描到連續(xù) m(3) 列有像素灰度級為 1 時，
將掃描到的第一個像素所在的列當(dāng)作字符連通域的第一列，繼續(xù)逐列掃描，
當(dāng)發(fā)現(xiàn)連續(xù) n(3) 列所有像素灰度級為 0 時，將首先出現(xiàn)全為 0 灰度級的列
當(dāng)作字符連通域的結(jié)束列。這樣我們就能夠?qū)④嚺频牡?2 到 7 個的字符逐步切割
輸出該部分圖像，完成非漢字字符分割。
2、對于漢字字符的切割，幾乎所有省份的簡稱都包含有多個連通集，所以連通集取
矩形輪廓的方法將不再適用。采用將第二個字符框平縮放移的方法：在大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，
在取已經(jīng)分割出來的第二個字符（即第一個非漢字字符）圖像的矩形擴(kuò)大 1.2 倍，
再將此矩形往左平移 1/7 整個車牌矩形的寬度，此時矩形所在的車牌的區(qū)域就是中文字符所在區(qū)域，
我們將此區(qū)域圖像截取輸出，完成車牌中文字符的切割。

②字符識別

模式識別的大致過程：從測量空間到特征空間，再映射到模式空間。

對于字符識別：先獲取待識別字符的圖像特征，依據(jù)相應(yīng)的準(zhǔn)則來確定字符圖像的模式類別——特征獲取、特征選擇、分類判決。

a、收集已知字符類別的字符圖像，統(tǒng)計其特征，包括其在二維空間中的位置特征、直方圖特征、形狀特征以及經(jīng)過傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域的特征。將這些特征提取和學(xué)習(xí)，得到模板存儲起來。

b、用相同方法獲得待識別字符圖像的各方面特征，和存儲的模板匹配對比，依據(jù)對比結(jié)果判決字符類別。

注：根據(jù)向量間的距離（歐氏距離）衡量字符和模板的匹配程度。
建立模板庫的具體過程是將每一類圖像的每一張圖片平均分成8份，
逐點(diǎn)掃描每一份圖片區(qū)域，以一維向量的形式記錄并保存下這份圖像的像素信息，
從而每一張字符圖像都有相應(yīng)的8維向量形成的模板。將待識別的車牌字符圖片
采取相同的方法，然后確定每個字符圖片的8維向量值。我們求出這個字符的
8維向量值和所有模板字符圖片的8 維向量值的n維歐式空間距離，將其中距離最小的N個
（5 個）模板字符圖片保存下來。

參考文獻(xiàn)：

[1]林翰冉.模式識別技術(shù)及其在圖像處理中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化,2023,13(02):161-163.DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2023.02.059.

[2]李瀟彤.基于模式識別的智能車牌識別系統(tǒng)[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),2018(04):155-156.DOI:10.19474/j.cnki.10-1156/f.003243.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-537046.html

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