模式识别的经典理论

模式识别是计算机科学中识别和分类模式和模式序列的领域。 传统上，模式识别方法基于一系列经典理论。
统计模式识别
贝叶斯决策理论：根据给定的特征，计算将样本分类为特定类的后验概率。
线性判别分析：将样本投影到线性子空间，实现最大类间可分性和最小类内方差。
k近邻法：将样本与训练集中最相似的k个样本进行比较，根据大多数样本的类标签进行分类。
句法模式识别
正则语法：使用规则和符号来指定模式结构，例如语言中的句子。
上下文无关语法：定义非终结符和终结符的有限集合，以及产生合法模式的规则。
有限状态机：表示状态转移和符号输入之间的关系，可用于识别有限长度的模式序列。
形状匹配
模板匹配：将候选模式与预定义模板进行比较，以寻找相似的区域。
哈夫变换：将形状转换为参数空间中的峰值，以实现更鲁棒的匹配。
主成分分析：通过投影到特征向量的线性组合上，减少数据维度并突出模式的差异性。
神经网络
感知器：由简单的线性单元组成，用于二元分类。
多层感知器：多个感知器层叠，实现更复杂的非线性分类。
卷积神经网络：专门用于处理空间数据，如图像，具有卷积层和池化层。
这些经典理论为模式识别奠定了基础，并继续在各种应用中使用，包括：
对象检测和识别
语音和手势识别
文本挖掘和自然语言处理
生物信息学
医学诊断