概述 口模式识别：（人、动物或机器）获取关于某 事物的信息（数据），并将其归为某一类别的 第一章模式识别引论 过程。 2010.9.13 ■所 概述 概述 口作为一门学科，模式识别是研究用机器完成自动 口模式识别的意义 识别事物的工作。 1. 计算机能比人类更快速地处理海量数据： ·模式识别是使计算机模仿人的感知能力，从感知 2.数字化感知数据：来源丰富、数量巨大： 数据中提取信息（判别物体和行为）的过程。 3.处理人类难以解决的识别问题： ■是由数学、控制理论、信息处理、计算机技术、 人脑中 生物生理学和心理学等众多学科交叉融合产生。 ■是理论和应用并重的学科。 概述 概述 口模式识别的难点 口模式识别的发展简史 ■感知数据：非结构化（像素、波纹等） ■1929年 .Tauschek发明阅读机，能够阅 读0-9的数字 。30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。在随后的60~70年代， 电视 统计模式识别发展很快：但是由于被识别的模式 越来越复杂，特征也越多，因而出现“维数灾 难”。不过由于计算机运算速度的迅猛发展，这 个问题得到了一定的克服。统计模式识别至今仍 语 g各板据 是模式识别的主要理论。 11 1 第一章 模式识别引论 2010.9.13 2  模式识别：（人、动物或机器）获取关于某一 事物的信息（数据），并将其归为某一类别的 过程。 信息来源 83 11 6 视觉 听觉 其他（触觉、 味觉等） 概述 3 概述  作为一门学科，模式识别是研究用机器完成自动 识别事物的工作。  模式识别是使计算机模仿人的感知能力，从感知 数据中提取信息（判别物体和行为）的过程。  是由数学、控制理论、信息处理、计算机技术、 生物生理学和心理学等众多学科交叉融合产生。  是理论和应用并重的学科。 4 概述  模式识别的意义 1. 计算机能比人类更快速地处理海量数据； 2. 数字化感知数据：来源丰富、数量巨大； 3. 处理人类难以解决的识别问题； 4. 研究机器模式识别的能力可以帮助理解人脑中 的模式识别过程（反之亦然）。 5 概述  模式识别的难点  感知数据：非结构化（像素、波纹等） 6 概述  模式识别的发展简史  1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅 读0-9的数字。  30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。在随后的60～70年代， 统计模式识别发展很快；但是由于被识别的模式 越来越复杂，特征也越多，因而出现“维数灾 难”。不过由于计算机运算速度的迅猛发展，这 个问题得到了一定的克服。统计模式识别至今仍 是模式识别的主要理论