前面在讨论专家系统时曾经说过，为了使计算机具有自动获取知识的能力，除了应使它具有学习能力外，还应使它具有能识别诸如文字、图形、图象、声音等的能力，计算机的这种识别能力是模式识别研究的主要内容。当然，模式识别的研究并不仅仅只是为了实现知识的自动获取，这只是它的应用之一。模式识别作为人工智能的一个重要研究领域，其研究的最终目标在于实现人类识别能力在计算机上的模拟，使计算机具有视、听、触等感知外部世界的能力。就目前而言，主要是开展机器视觉及机器听觉的研究，逐步提高计算机的识别能力。模式识别的研究涉及到数学、图象处理等多个学科，同时它又正处于发展之中，新的研究不断充实着它的内容，本文先只对其基本概念及主要的实现技术进行讨论。

        全文需要线性代数基础，可以看我文章：人工智能中的线性代数基础详解-CSDN博客 

一、什么是模式识别

        从字面上就可以看出，模式识别（pattern recognition）是研究如何对模式进行识别的一门学科。下面首先讨论模式、模式类的有关概念，然后再给出模式识别的一般描述。

（一）模式（Pattern）

1. 基本思想与定义

        物都具有不同的特征，包括物理特征及结构特征。由此使人们想到，如果能把事物的关键特征抽取出来，以不同的特征组合代表不同的事物，并且用适当的形式表示出来，这样就有可能使计算机具有识别能力，使它能区分不同的事物。像这样用事物的特征所构成的数据结构就称为相应事物的模式，或者说模式是对事物定量的或结构的描述。

        基本思想：模式是对客观事物特征的结构化描述，其核心在于通过可观测的特征集合刻画事物的本质属性。模式识别的核心问题是如何从复杂数据中提取具有区分性的模式，并利用这些模式实现对未知样本的分类或描述。

        定义（基于王永庆《人工智能原理与方法》拓展）：设 X 为样本空间， 为单个样本，其中为第 i 个特征。模式是一个映射，将样本映射到特征空间P中的一个结构化表示，满足：

其中为特征提取函数，m 为特征维度。模式的本质是通过特征变换实现数据降维与语义抽象。

2. 模式分类

        从不同角度进行划分，模式可有不同的分类方法。例如，可根据其特征值是数值型数据还是非数值型数据，把模式分为数值式的模式及非数值式的模式；可根据其特征值是否为精确表示，把模式分为精确表示的模式与不精确表示的模式（对于用非数值量表示的特征值，在进行识别时可进行适当的变换，例如对“高”、“甜”等这些模糊概念可用模糊集把它们表示出来）；可根据相应事物是简单的还是复杂的，把模式分为简单模式与复杂模式。所谓简单模式，是指它所对应的事物可被作为一个整体看待，无须对其作进一步的细分就可根据其特征对它进行识别，对于这样的模式，一般用上述的特征向量就可对它进行表示。所谓复杂模式，是指它所对应的事物是由若干部分组成的，各部分间存在确定的结构关系。当然，简单与复杂是相对的，两者之间并不存在一个明确的界限，在确定一个模式是简单模式或复杂模式时，一方面可根据相应事物的属性，另一方面还可根据应用的实际需要以及应用时所采用的处理方法。

        另外，若按事物的性质划分，模式又可分为具体模式和抽象模式这两类。文字、图象、声音等都是具体的事物，它们通过对人们的感觉器官的刺激而被识别，相应的模式称为具体模式；思想、观念、观点等是抽象的事物，相应的模式称为抽象模式。模式识别主要是研究对具体模式的识别，关于抽象模式的研究被归人哲学、心理学等的范畴。就具体模式而言，按其获取的途径不同又可分为以下几类：

（1）视觉模式。这是通过视觉器官及视觉系统获得的模式，主要有图象（指二维映象，如

图片等）、图形（指由线条构成的视觉形象，如三角形、圆等几何图形）、物景（指三维视觉对象，如房子、树木等)。

（2）听觉模式。这是通过听觉器官及听觉系统获得的模式，主要有语音模式（主要指人类

的自然语言）、音响模式（指由乐器、车辆、机器发出的音响等）。

（3）触觉模式。这是通过触觉器官所获得的感觉模式，如形体、光滑度等。

        其它还有味觉、嗅觉等感觉模式。由于条件的限制，目前它们还未被作为研究对象。鉴于人们对外部信息主要是通过视觉器官及听觉器官获得的，所以当前模式识别主要是开展对视觉模式及听觉模式识别的研究。

3. 表示形式与实现过程

模式的表示形式于识别方法有关。

表示形式：

（1）向量表示：最常见形式，如，适用于统计模式识别（如图像灰度向量）。

（2）结构化表示：树、图等（如句法模式识别中的符号串 表示正则语言）。

（3）张量表示：高维数据（如图像立方体）。

实现过程（以图像模式为例）：

（1）数据采集：获取图像像素矩阵。

（2）特征提取：

1）统计特征：灰度均值，方差。

2）结构特征：边缘检测（如Sobel算子）得到边缘图 E。

（3）模式构建：将特征级联为向量，其中vec(·) 表示矩阵向量化。

4. 算法描述

模式构建的核心算法可分为两类：统计模式算法和结构模式算法。

统计模式算法：通过概率分布建模特征空间。

示例：主成分分析（PCA）

输入：样本矩阵（n 个样本，d 维特征）

（1）标准化：，其中。

（2）计算协方差矩阵：。

（3）特征分解：，取前 m 个主成分 U_m。

（4）模式变换：。

结构模式算法：通过形式语言理论建模模式结构。

示例：正则文法模式生成

文法，其中，起始符 S，规则。生成模式集合为。

5. 具体示例：手写数字 “5” 的模式表示

流程说明：

（1）图像输入：28×28像素灰度图I。

（2）预处理：二值化（阈值τ=128）得到 。

（3）特征提取：

1）统计特征：前景像素占比。

2）几何特征：重心坐标。

3）方向特征：边缘方向直方图（8 个方向）。

（4）模式向量：。

（二）模式类（Pattern Class）

1.定义：

具有相同本质属性的模式集合，记为 ω_k，其中 k=1,2,...,K 为类别标号。数学上，模式类是特征空间P 的一个划分：

例如：“桌子”就是有方桌、圆桌、课桌、办公桌等这些具体模式所构成的模式类。

2.分类依据：

（1）统计相似性：同类模式在特征空间中服从相近的概率分布。

（2）结构等价性：同类模式满足相同的句法规则（如正则语言中的等价类）。

3.示例：手写数字分类的模式类

ω_0: 所有表示“0”的模式集合，特征空间中表现为中心空洞、环形结构。

ω_5: 所有表示“5”的模式集合，特征空间中表现为上半部分折线、右下弯勾。

（三）模式识别（Pattern Recognition）

1.定义：

通过对已知模式类的学习，构建分类器或描述器，实现对未知模式的类别判定或结构分析。形式化表示为映射，满足：

其中 为后验概率（统计方法），或 h(p) = 符合句法规则的类别（结构方法）。

2.核心任务：

（1）分类（Classification）：离散类别判定（如垃圾邮件分类）。

（2）回归（Regression）：连续值预测（如语音信号参数估计，广义模式识别）。

（3）聚类（Clustering）：无监督模式类发现（如用户行为分群）。

3.衡量模式识别的主要性能指标

        衡量模式识别的主要性能指标是正确识别率和识别速度。从实用角度考虑，还有系统的复杂性、可靠性等。但是，要使这几方面都达到最优是非常困难的。这是因为世界上的事物是很复杂的，种类繁多，结构千变万化，再加上各种因素的干扰、影响，就使得正确的识别十分困难。另外，人们对模式识别的研究虽已有较长的历史，但至今仍没有能够全面地适用于分析和描述各种模式的严谨理论。某些技术可能在某些情况下识别效果较好，但在其它情况下就不一定能够达到同样的效果，而且一个识别效果好的方法往往是以较高的复杂性及较大的时间、空间开销为代价的。

        由于各种随机干扰、噪声等造成的观察特征的随机性及不确定性，以及事物本身所具有的模糊性等，致使模式类别与模式特征之间的对应关系经常具有某种程度的不确定性。因此，模式识别通常都是在一定误差的条件下实现的，我们的任务是尽可能地减小这种误差，使其满足一定的阈值条件，但很难完全消除它。

二、模式识别的一般过程

（一）模式信息采集

1.定义：

通过传感器获取目标对象的原始数据，形成观测空间X。

2.技术手段：

（1）视觉采集：摄像头（图像 ）、3D 扫描仪（点云）。

（2）听觉采集：麦克风（语音信号）。

（3）多模态融合：同时采集图像、语音、惯性数据（如自动驾驶传感器组）。

3.数学模型：

设传感器响应函数为，其中Ω为物理世界观测对象，采集过程可表示为：

，这里n 为噪声向量，满足（高斯噪声假设）。

4.示例：人脸识别的图像采集

摄像头接收人脸反射光，生成 RGB 图像。

同步采集深度信息（如有），形成点云C。

（二）预处理（Preprocessing）

目标：改善数据质量，消除噪声和无关变异，形成标准化特征空间。

1. 降噪处理

（1）均值滤波：，其中为 M×N 邻域窗口。

（2）中值滤波：

2. 归一化

（1）尺度归一化：

（2）标准化（Z-score）：

3. 几何校正（图像为例）

（1）旋转校正：通过霍夫变换检测直线，计算旋转角度θ，应用仿射变换：

4.示例：手写数字预处理流程

（1）二值化： 若，否则 0。

（2）尺寸归一化：将任意大小图像缩放至固定尺寸（如28×28）。

（3）重心对齐：平移图像使重心位于中心 (14,14)。

（三）特征或基元抽取（Feature/Primitive Extraction）

1. 特征抽取（统计模式）

定义：从预处理后的数据中提取最具区分性的特征子集，形成特征空间F。

（1）特征选择（Feature Selection）

从 d 维原始特征中选择 m ≪ d 维子集，常用方法：

1）过滤法（Filter）：基于统计指标（如信息增益）：

其中 H(C) 为类别熵，为条件熵。

2）包裹法（Wrapper）：以分类器性能（如准确率）为评价指标，搜索最优子集。

（2）特征提取（Feature Extraction）

通过变换生成新特征：

1）线性变换：主成分分析（PCA）， Fisher 线性判别（FLD）：

最大化类间散度，

最小化类内散度，

最优变换矩阵。

2）非线性变换：核主成分分析（KPCA），通过核函数将数据映射到高维特征空间。

2. 基元抽取（结构模式）

定义：将复杂模式分解为最小组件（基元，Primitive），如句法模式识别中的符号（a, b, ...）或图像中的边缘段（→, ↑, ↙）。

基元定义流程：

（1）边缘检测：Canny算子生成边缘图E。

（2）基元分类：根据边缘方向（0°, 45°, 90°, 135°）定义4种基元 {e_1, e_2, e_3, e_4}。

（3）基元编码：将每个边缘段映射到对应基元符号，形成符号串 e_2 e_1 e_4 e_3 ...。

示例：字符“A”的基元表示

基元集合：{水平线段, 左斜线, 右斜线}，结构规则：右斜线在左斜线右侧，水平线段连接两斜线顶端。

（四）模式分类（Pattern Classification）

目标：利用训练数据构建分类器，实现对测试样本的类别判定。

1. 分类器设计范式

（1）统计分类器

贝叶斯分类器：

1）基于贝叶斯定理：

若假设特征独立（朴素贝叶斯）：

2）支持向量机（SVM）：寻找最大间隔超平面，满足：

 为类别标签。

（2）结构分类器

句法模式识别：

通过文法推断构建自动机，如有限状态机（FSM），输入基元符号串，若被FSM接受则属于某类。

示例：正则语言分类器 识别符号串是否符合 (ab)*：

1）状态：q_0（初始）, q_1（接收 a）, q_2（接收 b）

2）转移：（错误状态）

3）终止状态：q_0（空串有效）, q_2（无效）

2. 分类流程示例：基于SVM的手写数字分类

训练阶段：

（1）数据准备：MNIST数据集，60000个训练样本，每个样本784维特征（28×28像素灰度值）。

（2）特征预处理：标准化至 [0,1]。

（3）模型训练：

1）核函数选择：径向基函数（RBF）

2）超参数优化：网格搜索γ 和惩罚因子 C。

（4）决策函数：

测试阶段：

（1）输入未知数字图像，预处理为784维向量x。

（2）计算与支持向量的RBF核值，代入决策函数。

（3）输出类别标签（0-9）。

三、理论拓展：模式识别的数学基础

1. 特征空间的度量理论

设，常用度量：

（1）欧氏距离：

（2）马氏距离：，考虑特征相关性。

2. 分类错误率的理论下限

贝叶斯错误率，满足：

其中 P_e(h) 为任意分类器 h 的错误率。

3. 结构模式的形式语言理论

乔姆斯基文法层次中，模式识别常用：

（1）3 型文法（正则文法）：对应有限状态机，处理符号串模式（如DNA序列分类）。

（2）2 型文法（上下文无关文法）：对应下推自动机，处理树形结构（如蛋白质二级结构分析）。

四、应用与挑战

1. 典型应用

（1）计算机视觉：目标检测（YOLO模型，结合统计特征与深度学习）。

（2）自然语言处理：句法分析（结构模式识别，依存树解析）。

（3）生物医学工程：心电图分类（特征提取结合隐马尔可夫模型）。

2. 核心挑战

（1）小样本学习：如何在少量训练数据下构建鲁棒分类器（元学习、迁移学习）。

（2）可解释性：深度学习模型（如神经网络）的“黑箱”问题，需结合结构模式的符号解释。

（3）抗干扰性：对抗样本攻击下的模式识别鲁棒性（对抗训练、防御性蒸馏）。

五、总结

        模式识别作为人工智能的核心技术，通过“信息采集 - 预处理 - 特征抽取 - 分类”的标准流程，实现从数据到知识的转化。统计方法与结构方法的结合、传统算法与深度学习的融合，正推动模式识别在复杂场景中的应用。未来研究需聚焦于鲁棒性、可解释性和小样本学习，以应对现实世界的多样化挑战。