中国农业大学硕士、博士研究生课程考试答题册
模式识别与人脸检测
顾名思义,模式识别就是对模式的识别。那么什么是模式呢?广义地说,具
有时间和空间分布的信息统称为模式,它们是通过人们对具体事物进行观察而得
到的,即模式是一种信息。识别是对“模式”信息的区分,给一种或几种度量的
尺度,以判别信息是否相同或是否相似。
模式识别的概念,诞生于 20 世纪 20 年代,并随着 40 年代计算机的出现,
在 60 年代迅速发展成为一门学科
[1]
。它的研究和应用得到了很大的重视,推动了
信息系统的发展,在人工智能的发展和计算机的应用方面也起到了举足轻重的作
用。模式识别主要研究两方面的问题:一个是生物体对对象的感知,属于认识科
学的范畴;另一个是在给定已知信息的条件下,利用计算机实现模式识别的方法。
本文讨论的人脸检测,属于后者。
当计算机实现了模式识别的方法,并形成一个系统时,称为模式识别系统。
模式识别系统主要由数据获取、信息预处理、特征提取和选择、分类决策、结论
分析几个主要部分组成(见图 1)。数据获取是指通过外部设备(如声音采集器、
摄像机、照相机等)采集需要分析处理的原始数据的过程。信息预处理包括降噪、
二值化等过程,对采集的图像或声音等原始数据进行初步的处理,减小数据量和
数据维数,为以后的进一步分析打好基础。特征提取和选择,根据我们需要的信
息提取关键的部分。例如,车牌号的识别,需要找到图像或视频中车牌号所在的
位置,保留有用的信息,剔除无用的干扰的信息。分类决策是很重要的一个步骤,
根据上述步骤得到的数据,采用模式识别的理论和方法,对之进行分析和决策。
通常用到的方法有主成分分析、支持向量机、神经网络等。最后是结论分析,就
决策阶段产生的结论进行分析,判断得到的结论和预期的结论是否相同,以及差
距的大小,若不符合要求,则需要重新调整相关参数或者重新选择方法。
人脸检测是模式识别的一个重要应用领域,也是生物特征识别中的一种重要
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