模式识别专业词汇解析

"该资源是关于模式识别领域的专业词汇表，包含了中英文对照，涵盖了从基本概念到高级技术的各种术语，对于深入理解和学习模式识别有重要价值。" 在模式识别领域，模式(Pattern)是指在数据中可识别的有意义的结构或形状。模式识别(Pattern Recognition)是计算机科学和人工智能中的一个核心概念，它涉及到自动识别和分类具有特定模式的数据。模式类(Patternclass)则是指具有相似特征的一组模式。 模式分类(Pattern classification)是模式识别的一个关键任务，其目标是根据预定义的类别将输入数据分配到相应的类别中。状态-of-the-art (state-of-the-art)指的是当前最先进的技术和方法，常常用来描述在某个领域最前沿的研究成果。 句法模式识别(Syntatic pattern recognition)关注的是数据的结构和规则，而结构模式识别(Structural pattern recognition)则侧重于分析数据的内在结构和关系。统计模式识别(Statistical pattern recognition)利用统计学方法来分析和学习模式，如代数运算(Algebraic operation)、点运算(Point operation)和量化(Quantitative)。 区域(Region)在图像处理中指的是具有共同特性的像素集合。分辨率(Resolution)决定了数据细节的清晰程度。Fisher判据(Fisher criterion)是一种在统计分类中常用的方法，Foley-Sammon变换是一种特征转换技术，用于改善数据的分类性能。 随机矢量(random vector)在概率论和统计学中是具有随机特性的多维向量。熵(Entropy)是衡量信息不确定性的度量，常用于信息理论和图像分割。拟合(Fitting)是找到最佳模型以匹配数据的过程，而样本(sample)则是用于训练或分析的观测数据。 最优搜索(optimization search)旨在寻找问题的最优解，包括SFS(顺序前进法)、GSFS(广义顺序前进法)、SBS(后退法)、BAB(分支界定法)等算法。重提(Revisit)意味着在研究过程中对已讨论过的主题进行再次审视。场景理解(Scene understanding)是指系统对环境的全面认知，包括对象识别、场景解析等。 平滑(Smoothing)通常用于去除噪声，如正弦型的(Sinusoidal)信号。采样(Sampling)是获取连续信号离散表示的过程，而分割(Segment)是将图像或数据集分成多个有意义的部分。系统(System)是相互关联的组件组成的整体，二值化(Thresholding)是将图像转化为黑白色调的过程，阈值(Threshold)是决定像素归属的关键参数。 表示(Denote)和指示(Indicate)指的是符号或术语的含义，经验上的(Empirical)通常指的是基于观察或实验的结果。特征(Feature)是数据中重要的、有助于分类的属性，特征检测(Feature extraction)和特征选择(Feature selection)是模式识别中的重要步骤。特征空间(Feature space)是所有可能特征的集合，形式化(formalized)则指将理论或概念用严谨的数学语言表述。 傅立叶变换(Fourier transform)是分析信号频率成分的重要工具，Hermite函数(Hermite function)在数值计算中有应用。高通滤波(Highpass filtering)用于保留高频信号，亮度(Intensity)是图像中像素的明暗程度。在本文中(In the literature)指的是相关研究文献。线检测(Line detection)是图像处理中的常见任务，局部运算(Local operation)和局部特征(Local property)关注的是数据的局部特性。量度空间(Measurementspace)是测量对象属性的框架。合并(Merge)指的是将多个数据或对象组合成一个。误分类(Misclassification)是分类错误的情况，研究动机(Motivation of this paper)阐述了研究问题的原因和目的。邻域(Neighborhood)和邻域运算(Neighborhood operation)是理解和分析数据邻近关系的基础。最小误分类率(Min-Misclassification)是分类器性能评估的一个指标。贝叶斯分类(Bayesian classification)基于贝叶斯定理进行决策。噪声(Noise)是数据中的干扰，噪声减少(Noise reduction)是提高信号质量的手段。 这些词汇和概念构成了模式识别学科的基础，对于学习者和研究人员来说，理解和掌握它们是深入探索该领域的第一步。