模式识别:马氏距离在现金识别中的应用
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更新于2024-08-21
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"现金识别例子—马式平均距离-模式识别(国家级精品课程讲义)"
这篇摘要涉及的主题是“模式识别”,特别提到了一个现金识别的例子,该例子利用了马式平均距离(Mahalanobis Distance)这一统计学概念。马式距离是一种衡量点与点之间距离的方法,尤其适用于考虑变量之间的相关性。在现金识别的应用中,每个货币面额(如100a, 100b等)被表示为一对数值,可能是钞票的某些物理特征,如宽度和长度,或者是它们的某种数字化表示。这些数值对应于特征矢量,并且计算它们与某种平均值或中心点(比如每种面额的标准值)的马式距离,以此来区分不同面额的钞票。
课程由蔡宣平教授主讲,针对信息工程专业的本科生、硕士生和博士生,涵盖统计学、概率论、线性代数等相关学科,强调理论与实践的结合,以实例教学的方式帮助学生理解和应用模式识别的原理。课程的目标不仅是让学生掌握基本概念和方法,而且要能解决实际问题,甚至培养他们的思维方式。课程内容包括但不限于引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。此外,还提供了几本教材和参考文献供学生深入学习。
在现金识别的例子中,每个样本(如100a, 100b等)都有两个特征(例如宽度和长度),并附带了一个马式距离值,这个距离值可能是用来判断样本属于哪个面额的依据。课程中提到,模式识别是确定样本类别属性的过程,样本可以是任何具有特定特征的对象,而特征是描述这些对象的量。在统计模式识别中,特征是测量值的集合,用于区分不同的样本或模式。
通过马式距离计算,可以有效地区分不同面额的钞票,即使它们的原始测量值可能有所重叠。这是因为马式距离考虑了数据的协方差,使得在有相关性的特征空间中,样本间的距离更加准确地反映了它们在多维度上的差异。因此,在现金识别系统中,计算样本与标准面额模板的马式距离,可以帮助系统准确地识别出钞票的面额。
2021-09-06 上传
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