《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一1.2 模式识别基本概念-低调大师

《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一1.2 模式识别基本概念

2017-07-31 624

1.2 模式识别基本概念

模式识别是20世纪60年代迅速发展起来的一门前沿学科，在许多领域得到了广泛应用。本节简要介绍模式识别的基本概念和系统组成，以及模式识别在图像识别中的应用方法。

1.2.1 模式和模式识别的概念

模式识别的目的就是利用计算机模仿人的识别能力，它往往包含推理过程，需要专家系统、知识工程等相关学科的支持。当前的模式识别理论主要是对人的低级识别能力的模拟，即实现“观察对象是什么”的判断。
模式是指具有某种特定性质的观察对象。特定性质是指可以用来区分观察对象是否相同或相似而选择的特性。观察对象是指人类感官直接或间接接收的外界信息。例如，一个数字、一句话、一张照片等都是观察对象。而把具有某些共同特性的模式的集合称为模式类。
模式识别是研究一些自动技术，依靠这些技术，计算机自动地（或者人进行少量干涉）把待识别的模式分到各模式

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人工智能、机器学习和深度学习

人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。机器学习(MachineLearning)是实现人工智能的方式，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。人工神经网络是机器学习中的一类算法深度学习就是其中一种神经网络算法。深度学习还有个别名叫(UnsupervisedFeature Learning)顾名思义就是，不要人参与特征的选取过程。深度学习的实质是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。所以“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。 “深度”：通过多隐层感知器，组合底层特征行程跟加抽象的高层表示属性类别或特征，已发现数据的分布式特征。 “学习”：模拟人脑分析学习的神经网络。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于...

2017-08-01

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浪潮服务器进驻科大讯飞语音输入法识别更快更精准

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。