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關(guān)于使用MATLAB進(jìn)行模式識別的教程分析

MATLAB ? 2019-09-17 16:43 ? 次閱讀
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模式識別是基于主要特征將輸入數(shù)據(jù)劃分為對象或類的過程。模式識別的分類方法有兩種:受監(jiān)督分類和不受監(jiān)督分類。

模式識別可應(yīng)用于計算機視覺、雷達(dá)處理、語音識別和文本分類。

受監(jiān)督分類

在模式識別方法中,輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它是基于不同對象類的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應(yīng)的對象或類標(biāo)簽

在計算機視覺中,受監(jiān)督模式識別技術(shù)用于光學(xué)字符識別 (OCR)、人臉檢測、人臉識別、對象檢測和對象分類。


使用級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉檢測(左)和停標(biāo)志檢測(右)。

使用支持向量機 (SVM) 和 HOG 特征提取檢測人員。

>>>不受監(jiān)督分類

不受監(jiān)督分類方法的工作原理是使用分割或聚類分析技術(shù)尋找未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)。常用的不受監(jiān)督分類方法包括:

K均值聚類分析法

高斯混合模型

隱馬爾可夫模型

在圖像處理和計算機視覺中,不受監(jiān)督模式識別技術(shù)用于對象檢測和圖像分割。

使用高斯混合模型,將圖像像素分成前景(白色像素)和背景(黑色像素)以檢測移動對象。

使用 K 均值聚類分析法進(jìn)行基于顏色的圖像分割。

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