[db:标签]��式识别诞[db:标签]��于20世纪20年代。随着20世纪40年代计算机的出现和50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代早期迅速发展成为一门学科。简而言之，模式识别是根据输入的原始数据的对齐情况进行分析和判断，以获得其类别属性和特征的过程。为了拥有这种能力，在过去的几千万年里，人类通过对大量事物的认知和理解，逐渐进化出高度复杂的神经和认知系统。例如，我们可以很容易地分辨出哪个是钥匙，哪个是锁，哪个是自行车，哪个是摩托车。然而，在这些看似简单的过程背后，实际上有非常复杂的处理机制。模式识别的基本任务是理解这些机制的机制。那么，到底是什么样的模式？广义地说，模式是存在于时间和空间中的可观察的事物。如果我们能区分它们是相同的还是相似的，那么我们从这些事物中获得的信息可以被称为模式。为了掌握客观事物，人们往往根据事物的相似性来形成类别，而模式识别的功能和目的就是将一个特定的事物正确地归类到某一个类别中。让我们举一些例子来说明模式识别的类别:1。将铅笔、钢笔、圆珠笔、毛笔和彩色笔归类为书写用“笔”；2.医生将根据心电图检查表判断病人是否患有心脏病。3.警方将根据指纹核实身份；4.计算机字符识别；(5)根据用户的虹膜进行身份识别；6.判断当前用户的声音是什么字符；7.判断是否有行人、人脸、车辆等。在当前图片中；8.跟踪出现在图像序列中的行人和车辆；9.识别并验证图片中的人脸；10.识别车辆照片；11.判断车辆的颜色和型号；12.在大量图片库中寻找与图片相似的图片；13.根据用户唱的音调搜索相应的歌曲；典型的模式识别系统可以分为几个模块，如下图所示:(1)数据采集显然，数据采集是生物特征验证的先决条件。具有良好性能的生物识别系统必须首先捕获良好的生物数据。利用这些数据，我们可以进行后续的预处理、特征提取、特征选择等工作。一般来说，这里的数据采集必须依靠相应的硬件设备，如声音传感器、图像传感器等。如果传感器的灵敏度不高，或者精度不高，必然会对采集的数据产生一定的噪声污染。结果，尽管通过后续的预处理可以减少甚至消除一些噪声，但是噪声的干扰不能完全消除。因此，数据采集部分应尽最大努力确保获得的数据是纯净的。通常我们可以收集大量的数据，并选择最好的、最好的和最有代表性的数据作为原始输入。这样，从源头上保证了数据采样对最终生物特征验证系统的最小干扰。此外，应该注意的是，对于不同的生物学特征，数据采集的方法和原理是不同的。例如，虹膜识别系统通过分析虹膜表面不同区域的不同纹理分布进行分类和鉴别。掌纹识别是基于手掌静脉的不同分叉和线条的粗细。手写识别利用笔画长度、角度、偏移量、握力、书写速度、加速度等不同的字符进行区分。(2)预处理在基于统计方法的生物识别技术领域，所谓的预处理一般是指去除噪声干扰和增强有效信息的过程。如前所述，原始数据的采集将不可避免地引入一些噪声干扰。对于一个实际的生物识别系统，预处理是一个必要的环节。然而，应该注意的是，尽管预处理的功能是减少甚至消除噪声干扰以及增强有用信息的强度，但是预处理方法根据不同的特征而有很大的不同。(3)特征提取一般来说，从传感器获得的数据属于t 一般来说，我们需要将数据从原始测量空间“转换”到二级空间，研究者通常称之为特征空间。在将数据从原始空间转换到特征空间之后，我们得到代表特定模式的次要特征。一般来说，这里我们指的是所谓的次要特征。(4)特征选择数据从原始空间转换到特征空间后，得到二级特征，这里的二级特征不一定是我们需要的特征，否则转换后的二级特征可能对最终的分类和判别没有很好的效果。特征选择的功能是从几个辅助特征中选择对模式的最终分类最有帮助或具有最终分类效果的部分辅助特征。不难发现，这里的特征选择实际上是一个优化问题。(5)分类和鉴别在获得对分类最有帮助的次要特征后，最后要做的是对次要特征进行分类和鉴别。一般来说，简单点的分类和判别方法是将特征表示为向量，然后通过欧氏距离、马氏距离、卡方距离、范数等方法计算任意两个向量之间的相似度。然后根据计算出的向量的相似度进行分类和判别。复杂点的分类判别方法是利用SVM、人工神经网络、CART、SNOW等方法对特征进行线性或非线性变换，以便在变换后的空间中进行二次分类。

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