模式识别流程解析：从信息获取到特征提取

"这篇课件主要讲解了模式识别中的关键步骤，包括信息获取、预处理以及特征选择和提取，特别是针对Fish准则函数的求解。" 在模式识别领域，Fish准则函数是一种重要的数学工具，用于衡量分类器的性能。Fish准则以它的提出者R.V.L. Fisher的名字命名，其主要目标是找到最优的分类超平面，使得类间距离最大，而类内距离最小。这一准则在许多机器学习和模式识别的应用中都有所应用，比如支持向量机(SVM)的优化过程中就涉及到了Fish准则。 信息获取是模式识别的第一步，它是将非电信息转化为可被计算机处理的电信号的过程。这通常涉及到各种传感器的使用，例如话筒、摄像头等。传感器将声音、图像等非电信息转化为电压或电流变化的信号，以便计算机能够分析和处理。对于图像信息，每个像素的电信号对应于图像中特定位置的颜色或亮度。 预处理阶段则旨在提高数据的质量，去除噪声，增强关键特征。预处理方法多种多样，包括平滑滤波、边缘检测、图像分割等，目的是让后续的分析更准确。以车牌识别为例，预处理可能包括图像去噪、车牌定位、字符分割等步骤。 特征选择和提取是模式识别中的核心环节。原始数据通常包含大量冗余和无关信息，特征选择是找出对分类最有贡献的部分，而特征提取则是将原始数据转换为更能代表对象本质的特征表示。这一过程可以使用PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）等方法，目的是找到能最大化类别间差异，同时最小化类别内差异的特征向量。 Fish准则函数在特征选择和提取中起到关键作用，它通过最大化类间散度与类内散度的比率来确定最优特征子集。这一比率也被称为F-统计量，当其值最大时，分类效果通常最优。因此，理解和有效地求解Fish准则函数对于提高模式识别系统的性能至关重要。 这篇课件详细介绍了模式识别的基本流程，并着重强调了Fish准则在其中的重要地位，对于理解模式识别算法的内部运作机制以及如何优化分类效果具有很高的指导价值。