2023年7月26日发(作者：)

模式识别及其在图像处理中的应用高翔，等模式识别及其在图像处理中的应用高翔，邢玉娟（兰州文理学院摘甘肃兰州，730000）要：模式识别是人类的一种基本智能，在日常的生活中人们经常使用模式识别智能，随着计算机时代的到来，基于计算机的模式识别学科迅速得到发展。本文就简单讲解一下模式识别在图像处理过程中的具体应用。关键词：模式识别；图像处理；应用DOI编码：10.14016/.1001-9227.2015.03.101Abstract:Patternrecognitionisafundamentalhumanintelligence,patternrecognitionandintelligentpeopleoftenuseindailylife,withtheadventofthecomputerage,patternrecognition,persimplyexplainthespecids：Patternrecognition;Imageprocessing;Application中图分类号：TP75文献标识码：B文章编号：1001-9227（2015）03-0101-020引言中重要的学科之一。近年来随着模式识别的研究，粗糙集理论也逐渐被融入到该学科的实验中，通过对粗糙集理论的应用，研究人员能够更好地进行过程控制、分析模式识别和机器的学习。1.3仿生模式的识别相对于模式识别中的其它模型放生模式是一个新学科，其主要目的就是更好的认识事物，所谓“仿生”即是该模型在建立时模仿的是人类对于事物的认知特性。在研究的过程中是将特征空间内部的相同样本的连续性特性作为研究对象，在模型建立完成之后，科学家分别使用该模型对车辆模型、相似的动物等进行近万次的模式识别实验，结果其识别的正确率高达99.75%，其识别的错误率为0，拒绝识别的发生率为0.25%。2模式识别在图像处理中的应用目前随着模式识别的研究不断地深入，其应用的领域也越来越广泛。在很多科学技术发达的国家应用与现代武器的制造领域和国民经济发展中，我国也在现代化武器的研究方面融入了模式识别技术，由于政府的大力扶持使得模式识别技术发展更加迅速。2.1细胞识别技术细胞识别技术是目前最热门的研究领域，其研究的课题主要是围绕疾病的诊断和治疗方面。在很多疑难杂症的诊断过程中单纯的通过临床症状或者一些微乎其微的表象，无法完全了解病情情况，因此误诊和漏诊的情况一致无法完全避免，给患者带来巨大的痛苦。在细胞识别技术的研究和使用之后，在今后的疾病诊断时可以直接使用显微镜对患者的细胞进行研究分析，便能够全面准确的了解患者的致病因和病情情况，同时还能实时的观测到患者病情的恢复情况。在进行细胞识别的研究中主要还是基于图像区域的某种特征展开的，在计算机技术中融入模式识别技术，然后对显微镜下的细胞图像进行分析和研究，从而找出病变原因和病情情况。细胞识别技术对于医疗技术的发展有划时代的意义，虽然模式识别指的是某种现象或者表征事物以数字、图像、文字等各种形式的处理和分析从而进行描述、辨认或者分类等一系列活动的过程。而目前基于计算机的模式识别指的是计算机识别和机器识别，即是通过智能技术的应用能够使机器自动识别事物。在计算机技术不断发展的今天，为了能够替代一部分人类的脑力劳动，科学家开始研究基于计算机机器对于事物的特有的信息进行分析和辨识，从而能够进行解释、描述、判断的功能。对于人类和动物来说几乎无时无刻不再使用模式识别能力，但是怎样能更好地让计算机等设备具有模式识别能力是科学家们在这一课题之后的研究重点。1研究模式识别的方法概率密度估计是将与那时的密度函数模型直接建立在没有进行标记的数据集上的一种无监督方法，其主要的作用是对于密度数据信息进行分类。在模式识别的密度估计的研究中，混合密度模型是应用最为广泛的模型之一，在该种模型中可以根据期望最大的计算方式获得有效的训练过程。如果采用共享核函数便可以得到更为通用的条件密度估计模型。首先提出一个模型，然后该模型能够修改径向基函数网络，输出就表示类条件密度。与共享核函数模型相反的就是独例混合模型，该种模型的类密度都需要采用相对独立的混合密度进行估计，再就是最简单的模型。1.2粗糙集理论方法粗糙集理论是20世纪80年代被首次提出的，随后这一理论使科学家们产生了广泛的兴趣，在科学家、计算机研究学者等共同的努力下，粗糙集理论不断地得到完善并快速的发展，目前从事粗糙集理论的研究人员越来越多，已成为了科研领域收稿日期：2015-01-04作者简介：高翔（1976-），男，汉族，副教授，硕士，主要研究领域为机器人模式识别。1.1共享核函数模型102《自动化与仪器仪表》2015年3期（总第185期）现在尚处于初级阶段，相信在不久的将来随着细胞识别技术的发展，在疾病诊断和治疗领域的应用会有更加重大的意义。2.2字符识别技术字符识别技术主要作用是处理文字信息和数据信息，文字信息包括文本信息，从手写体到印刷体，其处理的范围几乎涵盖了所有的文本模式；数据处理主要的处理对象是统计将数据和各种编号，目前的研究成果中杜宇编号的分析主要是阿拉伯数字家一些少量的特殊字符，服务的行业有银行、企业、政府等，对于银行来说其票据数量繁多、企业的财务统计报表，政府用于各个地区的邮政编码识别记录等。在文字识别技术中目前研究的重点是书写体的数字或者为文本信息。实现、基于神经网络实现、基于语法的分析或者其他，目前的研究成果已经完全满足一对一的鉴别，但是指纹识别技术其有着明显的缺点需要科研人员继续提升，比如在比对时耗时较长，其识别的准确率相对较低，因此在应用中体验达不到理想的效果。图2指纹识别技术的应用3图1文字识别模型结束语目前对于模式识别的研究仍然处于初级阶段，还不能建立2.3语音识别技术语音识别技术的应用非常广泛，比如生物医学等方面，早语音识别技术中声纹识别技术具有非常实用的特性，其识别的准确性较高、而且使用成本较低、操作非常方便，因此受到科学家和研究学者的广泛重视。目前研究使用最为广泛的是马尔科夫语音识别模型，该种模型是基于生物基因算法进行训练的，除过其识别的准确度加高之外，其识别的效率也非常高，因此目前的应用非常广泛。2.4指纹识别技术人类的指纹几乎没有完全一样的，通过指纹识别的研究能够帮助生物学家研究人类的进化，能够帮助公安机关打击犯罪分子，因此广泛应用生物研究和安全方面。人类的指纹主要有（又称帐型）。目前所应用到的指纹识别模型主要是基于奇异点5个类型，分别是右旋型、左旋性、双旋型、螺旋形、弓型一个可以识别所有问题的单一模型，在模式识别的图像处理应用范围相对还比较狭窄。作为模式识别的研究人员以后的研究方向应该是将人工智能和句法语法相结合、将专家系统和推力方法相结合，从而使模型能够学习各种工具的效能，继而弥补目前该研究领域的短板，促使模式识别技术在图像处理的应用更加广泛。参考文献[1]张俊玲,赵林.模式识别理论基础上的图像分割研究[J].科技创新导报,2014(19).[2]肖大雪.浅析数学形态学在图像处理中的应用[J].科技广场,201(05).[3]花兴艳，吴宗佳.基于灰色系统理论的经纬仪噪声图像处理方法[J].四川兵工学报，2014(6):98-100.[4]程方.浅谈模式识别在图像处理中的应用[J].信息通信,201(06).103