现金识别技术:欧式平均距离在模式识别中的应用

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"现金识别例子—欧式平均距离-模式识别(国家精品课程讲义)" 这篇资料主要讨论了模式识别中的关键步骤,并以现金识别为例,应用了欧式平均距离这一概念。模式识别是智能系统中的一项重要技术,常用于图像识别、语音识别、文字识别等多种领域,帮助计算机理解和区分不同的输入模式。 一、信息获取 在模式识别的初始阶段,首先要进行信息获取。由于计算机通常只能处理电信号,所以非电信息(如现金的图像)需要通过传感器转换成电信号。例如,摄像头拍摄现金图像,转化为像素矩阵,每个像素的值对应图像上对应位置的颜色或亮度信息。这一过程由各种传感器实现,将非电信息转换为可计算的数据。 二、预处理 预处理阶段是对获取的信息进行清洗和优化,去除噪声,强化有用信息。在现金识别中,可能需要消除背景干扰,增强货币特征,比如边缘、纹理、颜色等。预处理可以包括平滑滤波、边缘检测、二值化等步骤,确保后续分析的数据质量。 三、特征选择和提取 特征选择和提取是模式识别的核心步骤。在这个阶段,原始数据被转换为能够反映模式本质的特征向量,这些特征应具有区分不同类别模式的能力。在现金识别中,特征可能包括钞票的尺寸、颜色分布、特定图案的存在等。欧式平均距离作为距离度量方法,可以用来衡量两个特征向量之间的相似性或差异性。 欧式平均距离(Euclidean Distance)是计算两个点之间直线距离的常用方法,公式为:\( d = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - y_i)^2} \),其中\( x_i \)和\( y_i \)是两个向量的对应元素,\( n \)是向量的维度。在给定的现金识别例子中,每一对现金样本间的距离计算表明了它们之间的差异程度。例如,100a与其他类型现金的距离值可以用来判断它们之间的相似性,较小的距离意味着更接近,可能属于同一类。 总结来说,模式识别的过程包括信息获取、预处理和特征选择与提取,其中欧式平均距离在特征向量的比较中起到了关键作用,帮助确定不同样本之间的相似度。在现金识别这样的应用中,这些步骤共同帮助计算机识别并区分不同面额的纸币,实现自动化处理。