模式识别

【模式识别】MPL,MIL和MCL

Multi-Instance Learning (MIL) 和Multi-Pose Learning (MPL)是CV的大牛Boris Babenko at UC San Diego提出来的,其思想可以用下面一幅图概况。MIL是指一个对象的学习实例可能有很多种情况,学习的时候不是用一个精确的标注对象来学习,而是用一个对象的多个实例组成的“包”来学习;而MPL是指一个对象会有多个姿态(Pose),学习的时候用一个分类器常常难以达到很好的效果,所以可以训练多个分类器来分别学习不同的Pose。其描述的都是对一个对象多种情况的同时学习和对齐的策略,也就是MIL是“adjusting training samples so they lie in correspondence”,而MPL是“separating the data into coherent groups and training separate classifiers for each”。

【模式识别】MPL,MIL和MCL

DPI与DFI技术分析

DPI全称为“Deep Packet Inspection”,称为“深度包检测”。DPI技术在分析包头的基础上,增加了对应用层的分析,是一种基于应用层的流量检测和控制技术,当IP数据包、TCP或UDP数据流经过基于DPI技术的带宽管理系统时,该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI7层协议中的应用层信息进行重组,从而得到整个应用程序的内容,然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。

针对不同的协议类型,DPI识别技术可划分为以下三类:

第一类是特征字的识别技术:不同的应用通常会采用不同的协议,而各种协议都有其特殊的指纹,这些指纹可能是特定的端口、特定的字符串或者特定的Bit序列。基于特征字的识别技术,正是通过识别数据报文中的指纹信息来确定业务所承载的应用。根据具体检测方式的不同,基于特征字的识别技术又可细分为固定特征位置匹配、变动特征位置匹配和状态特征字匹配三种分支技术。通过对指纹信息的升级,基于特征字的识别技术可以方便的扩展到对新协议的检测。

语音识别现在发展到什么阶段了?

人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。

在电影《钢铁侠》中,智能助理贾维斯的出色表现让大家充满了对智能语音助手的期待。语音识别技术就是为了让机器人听明白你在说什么,它就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。

语音识别现在发展到什么阶段了?

语音识别系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,它的基本结构如下图所示:
语音识别现在发展到什么阶段了?

科普:模式识别基本概念

模式识别研究的目的是利用计算机对物理对象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与客观物体相符合。机器辨别事物最基本的方法是计算,原则上是对计算机要分析的事物与标准模板的相似程度进行计算。因此首先要从度量中看出不同事物之间的差异,才能分辨当前要识别的事物。

1、模式的描述方法

在模式识别技术中,被观测的每个对象成为样品。对于每个样品来说,必须确定一些与识别有关的因素,作为研究的根据,每一个因素成为一个特征。模式就是样品所具有的特征的描述。模式的特征集又可用于同一个特征空间的特征向量表示。特征向量的每个元素称为特征,该向量也因此称为特征向量。

如果一个样品X有n个特征,则可以把X看做一个n维列向量,该向量X称为特征向量。模式识别问题就是根据X的n个特征来判别模式X属于w1,w2,…wM类中的哪一类。待识别的不同模式都在同一特征空间中考察,不同模式类由于性质上的不同,它们在各自特征取值范围内有所不同,因而会在特征空间的不同区域出现。

因此,模式识别系统的目标是在特征空间和解释空间之间找到一种映射关系。特征空间是由 从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元 构成的空间,解释空间是由 M个所属类别的集合 构成。

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可,相辅相成。

计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。

机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

图像处理(image processing):用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。

统计模式识别的原理与方法

1 统计模式识别的原理与方法简介

1.1 模式识别

什么是模式和模式识别?

广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。

模式识别的研究主要集中在两方面,即研究生物体(包括人)是如何感知对象的,以及在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的,即数据生成、模式分析和模式分类。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量,成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工,包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息,对计算机进行训练,从而制定判别标准,以期对待识模式进行分类。

如何让机器能观察环境?模式识别综述

一、引言

模式识别是研究如何让机器能观察环境,并从环境背景中将感兴趣的目标提取分离、分类的过程;给定一个模式,它的识别、分类包含以下两方面的任务:指导性分类及非指导性分类。所以识别问题基本等价于分类、分组的问题,类(组)的概念是有设计者指定的或有算法依据数据在一定的相似性准则下建立的。

模式识别应用的领域越来越广,从生物学、数据挖掘、文档分类、文档图像分析、工业自动化、多媒体数据库检索、语音识别到远程遥感等方面。而且不同的场景应用的方法还有差别,这主要由数据的类型(空间维数)、类别信息等决定;对于一个模式识别系统,其速度、准确性及花费仍然是考虑的方面。

模式识别系统一般包含以下三个处理步骤:数据的采集、特性及决策;而问题域就决定了传感器、预处理技术、特性建立机制及决策模型等方面的技术。对于一个定义很好的、模式紧凑的识别问题(如小类内偏差,大类间偏差),这种情况用一个简单的决策模型就会得到较好的结果。已知的模式识别方法可分为四个大的方面:模板匹配、统计模式识别、语法及结构匹配和神经网络,下面先对这四个方面进行简单的阐述。

1、模板匹配

人工智能之OCR识别技术简析

文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分。计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。

OCR技术的兴起便是从印刷体识别开始的,印刷体识别的成功为后来手写体的发展奠定了坚实的基础。印刷体识别的主要流程大致分为以下几个部分:图像预处理、版面处理、图像切分、特征提取和模型训练、识别后处理。

图像预处理

输入文本经过扫描仪进入计算机后,由于纸张的厚薄、光洁度和印刷质量都会造成文字畸变,产生断笔、粘连和污点等干扰,所以在进行文字识别之前,要对带有噪声的文字图像进行处理。由于这种处理工作是在文字识别之前,所以被称为预处理。预处理一般包括灰度化、二值化,倾斜检测与校正,行、字切分,平滑,规范化等等。

版面处理

版面处理分为三个主要部分,版面分析、版面理解、版面重构。

马克·安德森对科技与经济趋势的17条预言与观点

本文来自Fortune.com,由财富中文网翻译:
马克•安德森对未来常有精准的洞见。他对经济与科技交叉领域的预言一直受到硅谷密切关注。他既能放眼全球,预判即将横空出世的“下一个大事件”和热点地区,又能够洞察哪些热门产品和国家行将过气。由安德森领衔的“战略新闻服务”公司(Strategic News Service),是一家专为行业领袖和风险投资家服务的通讯出版商。该公司宣称拥有众多大牌读者,比如戴尔公司首席执行官迈克尔•戴尔、特斯拉公司首席执行官埃伦•穆斯克和微软创始人比尔•盖茨。最近,在旧金山的一个聚会上,马克•安德森就2015年的科技走势发表了他的预言。主要观点如下:

技术预言:

• 像比特币这样的数字货币将层出不穷,同时也会走入绝境。货币总是需要一个国家的经济实力和军事力量作保障才能赢得人们的信任。

• “网络中立性”,即互联网服务供应商和政府应平等对待所有数据这一理念,将继续存活。

• 模式识别将成为大数据的真正目标。将有大批新工具和芯片被开发出来,让人们收集数据,识别此前无法洞察的趋势,从而引发一场计算革命。

• 在多家公司近期接连遭受黑客攻击后,网络安全将会成为首席执行官们关注的头等大事。由于缺乏保护的网络系统可能造成的损失,远远超过打造一个安全网络所需的成本,各大公司将不再削减一紧再紧的安全开支,转而加大投资。

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