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1)  pattern recognition
模式识别,图形识别
2)  pattern recognition
模式(图形)识别
3)  shape recognition
图形识别
1.
Shape Recognition Based on Invariant Moment;
不变矩在矢量图形识别中的应用
2.
This shape recognition method based on real valued boundary points is employed to match two shapes with the proportional property of the arrays of their feature values.
本文提出的图形识别方法基于边缘点的实数值坐标 ,利用两幅图形特征值数列的比例特性进行匹配 。
4)  pattern recognition
图形识别
1.
The best testing method on the risk of statistic pattern recognition;
统计图形识别的风险最佳检验
2.
This paper introduces an integrated interpretation technology by integrating pattern recognition,neural network BP algorithm and well test interpretation software.
图形识别 +神经网络BP算法 +试井解释软件三位一体的联合技术能使未出现径向流的大部分井的压力恢复资料得到很好应用。
3.
We introduce an optical wavelet matched filter that improves the conventional matched filter and can be used for pattern recognition.
文章深入讨论了小波变换匹配滤波器的理论基础及光学实现方法 ,并将其用于图形识别 ,给出了计算机模拟结果 ,与传统的匹配滤波器进行了比较 ,证实了小波变换在光学信息处理中的优越性 。
5)  graphic recognition
图形识别
1.
Research on Skeletonization Algorithms for Graphic Recognition;
图形识别中物体骨架化及相关问题的研究
2.
The graphic recognition based on invariant moment and implementation of the method in the system is studied.
研究特征矩不变性的图形识别方法,探讨该法在系统中的应用,并提出不断修正标准模板中标准图形来提高识别精度的方法。
3.
A graphic recognition method based on dynamic pattern matching is put forward, which breaks the limits of traditional thinning algorithms based on pixel operation and makes the recognition focussed on graphical macro property.
针对CAD技术中的关键问题即图形智能识别进行研究,提出一种基于动态模式匹配的图形识别方法,突破了传统细化算法基于象素层次的局限性,使识别着眼于图形的宏观特性。
6)  figure recognition
图形识别
1.
An eye movements study on children temporal-spatial strategy for irregular geometric figure recognition was conducted.
为探讨儿童图形识别绩效及时空特性,以小学三、六年级学生各24名为被试,刺激材料为20个不规则几何图形,以眼动仪为主要设备进行实验研究。
2.
An eye movements study on the temporal-spatial strategy for irregular geometric figure recognition was conducted.
本研究探讨儿童图形识别取样的时间和空间策略。
3.
A study on sampling order for irregular geometric figure recognition was conducted.
研究了不规则几何图形识别中的信息取样优先序。
补充资料:模式识别
      应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象,也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时,开始时无法得知实际的类别数,需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
  
  模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
  
  决策理论方法  又称统计方法,是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化,变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理,用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取,即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量,它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变,并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时,模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量,而且易于分类。在决策理论方法中,特征抽取占有重要的地位,但尚无通用的理论指导,只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类,即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数,由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值,通过鉴别函数值的比较实行分类。
  
  句法方法  又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合,子模式又可描述为更简单的子模式的组合,最终得到一个树形的结构描述,在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述,又要易于用非句法方法加以抽取。显然,基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述,称为模式描述语句,这相当于在语言中,句子和短语用词组合,词用字符组合一样。基元组合成模式的规则,由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别,识别过程可通过句法分析进行,即分析给定的模式语句是否符合指定的语法,满足某类语法的即被分入该类。
  
  模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂,而且包含丰富的结构信息,一般采用句法方法;被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息,一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开,在句法方法中,基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中,将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次,常能收到较好的效果。
  
  模式识别的应用  模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
  
  ① 文字识别:专门识别文字的设备称为光学文字阅读机(见图)。它的作用是使计算机能直接阅读文字和数据,而免除人工按键输入步骤。邮件分拣也是一个重要的应用方面。计算机能较准确地识别印刷的(或规整手写)西文字母和数字,但汉字和草写字符的识别尚未完全解决。被识别的文字通过信号接收和前处理,变成数字信息,通过特征抽取再与识别字典相比较而得出识别结果。
  
  
  ② 语音识别:用于向计算机输入命令和数据。计算机能较可靠地识别数百个单音,但是连续语音识别问题尚未完全解决。
  
  ③ 遥感:遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等(见遥感技术)。
  
  ④ 医学诊断:在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条