Nhập môn LÝ THUYẾT NHẬN DẠNGGiảng viên: Phạm Văn Hà

ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP HÀ NỘI Khoa Cơng nghệ thơng tin Nhập môn LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG Introduction to Pattern Recognition Chương 1: Tổng quan nhận dạng Giảng viên: Phạm Văn Hà Hà Nội – 2013 Nội dung Chương 1: Tổng quan nhận dạng  Chương 2: Hàm định  Chương 3: Phân loại theo khoảng cách  Chương 4: Phân loại theo hàm hợp lý  Chương 5: Tiếp cận perceptron  Chương 6: Véc tơ hỗ trợ máy (SVM)  Chương 7: Tiền xử lý lựa chọn dấu hiệu ĐH Công nghiệp Hà Nội  Tài liệu tham khảo    ĐH Công nghiệp Hà Nội  S Theodoridis , K Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press,1999 Srihari, S.N., Covindaraju, Pattern recognition, Chapman &Hall, London, 1034-1041, 1993 Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas , Pattern Recognition 4th ed ,Elsevier(USA)), 2009 R.O Duda, P.E Hart, and D.G Stork, Pattern Classification, New York: John Wiley, 2001 Giới thiệu  Nhận dạng tự nhiên Nhận dạng khả thể sống phát luồng thông tin thu giác quan đối tượng, quy luật, tượng xác định;  Các thể sống thực việc nhận dạng cách hiệu theo năng;  Nhận dạng thực sở thông tin đến từ tất quan cảm giác  ĐH Công nghiệp Hà Nội  Trong sống, khoa học, kỹ thuật, thuật ngữ “phát hiện”, “phân loại”, “phân nhóm”… sử dụng phổ biến Hạt nhân khái niệm khái niệm nhận dạng mẫu (pattern recognition) ĐH Công nghiệp Hà Nội Các khái niệm  Pattern (mẫu, đối tượng) – đối lập với hỗn loạn – thực thể, có tính xác định chừng mà gán cho tên Ví dụ: ảnh vân tay, chữ viết tay, khn mặt người, tín hiệu giọng nói, chuỗi ADN,…  Nhận dạng – việc xếp đối tượng cụ thể (được thể thuộc tính nó) vào lớp cố định cho trước, theo quy tắc giải định, tương ứng với mục tiêu đề Các khái niệm   Khả nhận dạng dựa vào tương đồng đối tượng loại; Khái niệm tổng quát nhận dạng: phát đối tượng luồng thông tin, không thông tin cảm giác mà thơng tin bất kỳ; ĐH Cơng nghiệp Hà Nội  Ví dụ: Nhận dạng bệnh theo triệu chứng người bệnh nhận dạng tượng xã hội theo thông tin thống kê Các khái niệm  Nhận thức người ĐH Công nghiệp Hà Nội  Con người sở hữu kỹ phức tạp, tinh vi phát triển trình độ cao: – Nhận dạng khn mặt – Hiểu từ ngữ, câu nói – Đọc chữ viết tay – Phân biệt loại mùi –  Chúng ta muốn máy móc có khả tương tự để trợ giúp người nhiều công việc khác Nhận dạng máy  Nghiên cứu phương pháp nhận dạng máy cho phép: mở rộng phạm vi toán giải máy tính;  làm cho việc xử lý thơng tin máy tính trở nên trí tuệ   Ví dụ phạm vi ứng dụng nhận dạng máy: Nhận dạng văn (Character recognition);  Thị giác máy (Machine vision);  Nhận dạng giọng nói (Speech recognition);  Nhận dạng vân tay (fingerprint recognition);  … ĐH Công nghiệp Hà Nội   Các hệ thống đại khơng giải tốn nhận dạng cách hiệu khái quát thể sống làm Nhận dạng mẫu (pattern recognition) gì?   ĐH Cơng nghiệp Hà Nội   Đó mơn khoa học phương pháp thuật tốn phân loại đối tượng có chất tự nhiên khác Là môn học nghiên cứu số lý thuyết phương pháp giúp cho máy tính nhận dạng mẫu liệu nhiễu môi trường phức tạp (Srihari,Govindaraju) Là mơn khoa học mà mục đích phân loại đối tượng thành nhiều chủng loại (categories) nhiều lớp classes Nhận dạng mẫu phận tích hợp hầu hết hệ thống máy thơng minh hỗ trợ định (Sergios Theodoridis) Là hành vi tác động lên liệu thô đưa hành động dựa chủng loại mẫu (Duda and Hart) Nhận dạng mẫu gì?  Nhận dạng mẫu mơn học để máy tính có thể:   ĐH Công nghiệp Hà Nội  Quan sát môi trường, Học cách phân biệt mẫu quan tâm, Đưa định đắn hợp lý chủng loại mẫu