人工智能簡介知識拓展

1、第一章《人工智能簡介》知識拓展4模式識別在日常生活中，我們經(jīng)常都在進(jìn)行著模式識別。例如當(dāng)我們在閱讀報紙時，首先看到的是一個個漢字，唯有先識別個別的漢字，才能進(jìn)一步識別句子，最后再理解句子的含義，其中漢字的識別就是一種模式識別；當(dāng)我們在家中，對周圍的各種物體都進(jìn)行著模式識別，如果想喝水，首先需要識別出水杯在哪兒，然后進(jìn)行倒水和喝水。那么，計算機(jī)又是怎樣來模仿人類的模式識別本領(lǐng)的？除人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，計算機(jī)進(jìn)行模式識別的方法大體上可以分為兩大

2、類：即決策方法和句法結(jié)構(gòu)分析法。決策識別方法就是對模式的統(tǒng)計分類方法，即采用概率統(tǒng)計理論中的貝葉斯方法進(jìn)行決策的模式識別技術(shù)，識別方法如圖1.33所示。預(yù)處理輸入模式特征抽取分類器X1X2…Xn決策模塊輸出結(jié)果一組特征向量識別過程是首先通過輸入裝置將外部信息輸入到電腦的預(yù)處理模塊，經(jīng)過排除干擾、處理之后，進(jìn)入特征抽取模塊。電腦依靠被識別對象的不同特征表現(xiàn)來識別不同模式。特征度量（在圖1.33中用xi[i=12…n]來表示)的多少取決于識

3、別對象。例如，對漢字的識別，方塊的上、下、左、右4個部位上筆畫的式樣、字的筆劃總數(shù)等都可以作為特征度量。提取出來的特征度量，再送到分類器去進(jìn)行分析、綜合，按特征的不同把輸入模式納入某一具有相似特征的對象類。最后由決策模塊作出判斷、輸出識別結(jié)果。樣本匹配法是決策論方法的一個特例，下面介紹一個大為簡化的樣本匹配法來識別漢字的例子（如圖1.34所示）。假設(shè)輸入的是完全規(guī)范化的印刷體漢字，并且用一個8x8的方陣來表示漢字“大”的筆劃：有筆劃覆蓋

4、的地方用黑色小方點(diǎn)拼湊而成，在計算機(jī)中可以用二進(jìn)制碼“1”來代表黑點(diǎn)，“0”來代表空白點(diǎn)。這樣漢字的“特征”就可以用8個字節(jié)的編碼形式來表示，在計算機(jī)中，還需要有一個漢字的樣本庫，存儲著每個不同漢字的特征向量集。當(dāng)計算機(jī)“讀進(jìn)”一個漢字并經(jīng)過特征抽取而得到相應(yīng)的特征向量集后，就從樣本庫中查找出與輸入向量集恰好相匹配的樣本特征向量集。這個樣本向量集代表的漢字“大”就是所識別的結(jié)果了。圖1.33模式識別的決策論方法圖1.34對漢字“大”的識

5、別過程對于復(fù)雜的圖像或景物，往往將它分解為若干個較小的部分；每個部分又可分解為若干個基本圖素，例如：圓、橢圓、矩形、方形、三角形、梯形等；每個圖素又可分解為線段、左直角、右直角、銳角、鈍角、圓弧等更小的圖素。這樣就把一個大對象的模式識別問題轉(zhuǎn)化為由粗到細(xì)的多層次特征識別問題。結(jié)構(gòu)模式識別或句法模式識別是另一種不同于決策論方法的模式識別方法，基本思想是把最基本的圖素，也就是最底層的圖素看作是類似于語言中“單詞”或“字母”；一個圖像或圖形模

6、式就像是一個“句子”；從圖像或圖形模式分解出來的子模式，可能還有子模式的子模式，就是“短語”或“子句”等，怎樣由“單詞”一步一步地構(gòu)成合法“句子”的規(guī)則，就是這種語言的語法。這樣就可以把模式識別問題轉(zhuǎn)化為句法分析問題，如圖1.35所示。預(yù)處理輸入模式模式表達(dá)句法分析輸出模式句法規(guī)則庫模式樣本圖1.35模式識別的句法分析方法實現(xiàn)這種方法的關(guān)鍵在于怎樣分解和表達(dá)一個模式。例如假設(shè)識別對象是一種完全由垂直或水平線段構(gòu)成的圖案，這樣可以用4個不