模式識別的發(fā)展進程綜述

王作鵬

【摘要】隨著信息技術(shù)和人工智能的發(fā)展，模式識別技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注和深入的研究。本文就模式識別技術(shù)的內(nèi)容和研究方式進行了分析，進而討論了當(dāng)前時期模式識別技術(shù)的應(yīng)用范圍和今后時期模式識別技術(shù)的發(fā)展趨勢。

【關(guān)鍵詞】信息技術(shù) 人工智能模式識別

【中圖分類號】TP309 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1672-5158（2013）04-0483-01

模式識別是指利用計算機或者其他輔助工具對圖形圖像、語言文字、自然物體等進行信息統(tǒng)計、特征識別和分類的一門學(xué)科。20世紀(jì)50年代人工智能技術(shù)的興起極大的帶動了模式識別技術(shù)的發(fā)展。模式識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用與人工智能、計算機工程、神經(jīng)生物學(xué)、智能機器人學(xué)、醫(yī)學(xué)、高能物理、地質(zhì)勘探等多個領(lǐng)域的語音識別、圖像識別、人臉識別、指紋識別、特征聚類等研究中。模式識別技術(shù)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法對數(shù)據(jù)進行分析和處理，進而指導(dǎo)實際應(yīng)用，對國民經(jīng)濟的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進步產(chǎn)生了極大的推動作用。

1、模式識別技術(shù)的研究內(nèi)容和研究方法

模式識別的主要研究內(nèi)容分為兩個方面。一方面是研究生物體感知對象時所使用的主要方法和特征，該研究內(nèi)容屬于認(rèn)知科學(xué)范疇；一方面是按照限定條件，利用現(xiàn)有的模式識別理論和識別方法對給定的目標(biāo)進行識別和分類，改研究內(nèi)容屬于信息科學(xué)研究范疇。本文所述的模式識別研究內(nèi)容主要指后一類內(nèi)容。

現(xiàn)有的模式識別研究類型有統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別兩種。其中統(tǒng)計模式識別研究是當(dāng)前模式識別研究的熱點，其使用基于概率論的貝葉斯決策系統(tǒng)對最優(yōu)分類器進行設(shè)計，進而實現(xiàn)對目標(biāo)的識別；而結(jié)構(gòu)模式識別則是通過模式與子模式分層結(jié)構(gòu)的樹狀信息進行識別。

統(tǒng)計模式識別研究方法的主要原理為：將相似度超過預(yù)定閾值的樣本聚類成簇。具體來說，對所要識別的對象的特征觀察量進行特征提取，然后將所提取的特征構(gòu)成特征向量d，總結(jié)特征向量d，表明當(dāng)前研究的問題具有c個類別，每個類別都有自己的狀態(tài)w，計算不同模式之間的距離函數(shù)，將給定的模式歸入到某一類別中實現(xiàn)特征分類和模式識別。

具體的統(tǒng)計模式識別的分類方法有判別函數(shù)法、k緊鄰分類法、非線性映射法、特征分解法、主因子分析法等。

2、模式識別技術(shù)的應(yīng)用

當(dāng)前的模式識別主要應(yīng)用在以下幾個方面。

首先是文字識別。其通過使用計算機對現(xiàn)有的字符進行聚類分析，得到相應(yīng)的模板庫或者樣本簇，然后對所需識別的文字進行信息采集和特征分析與處理，進而按照得到的特征進行判別和歸類，實現(xiàn)對文字的識別。常用的文字識別方法有模板匹配法和幾何特征抽取法等。文字的模式識別是模式識別最為成熟的應(yīng)用領(lǐng)域，如閱讀、翻譯、檢索、稿件校對和編輯、信息分類等。

其次是語音識別。語音識別的實現(xiàn)需要綜合多學(xué)科技術(shù)，如信號處理、信息論和概率論、人工智能、發(fā)生機理和聽覺機理等才能夠?qū)崿F(xiàn)對語音的識別。語音識別首先要構(gòu)建樣本模板庫，按照不同語音的頻譜特性或其他特性等進行特征描述，構(gòu)建模板庫，然后對需要識別的語音信息進行數(shù)字化處理，轉(zhuǎn)變?yōu)檫m合計算機分析的數(shù)字信息，在模板庫的基礎(chǔ)上對采集到的語音信息按照特定的方式進行人工智能處理，最終實現(xiàn)識別。近年來，生物識別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。其中聲紋識別技術(shù)因具有方便、經(jīng)濟、準(zhǔn)確等特點被用做身份驗證的一種方式應(yīng)用人們?nèi)粘５纳詈凸ぷ髦小Ｆ渲谢诨蛩惴ㄓ?xùn)練的連續(xù)隱馬爾科夫模型語音識別方法具有識別速度快、識別精度高等優(yōu)點，已經(jīng)成為語音識別中所使用的主流技術(shù)。

再次是生物特征識別。生物特征識別技術(shù)是結(jié)合傳感器、生物統(tǒng)計學(xué)、光學(xué)、聲學(xué)以及計算機技術(shù)等多種高科技技術(shù)而發(fā)展起來的，對人體固有生理特征和行為特征進行分類和識別的一種技術(shù)。該技術(shù)具有生物學(xué)特性，不僅僅局限于人類本身，諸如細胞或者人體的指紋等均屬于生物特征識別技術(shù)范疇。這種識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用與身份認(rèn)證中。

3、模式識別技術(shù)的發(fā)展趨勢

隨著智能化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化的深入，人工智能會更加成熟和完善，而人工智能技術(shù)的支撐技術(shù)之一就是模式識別技術(shù)，因此模式識別技術(shù)具有非常大的發(fā)展空間，各科研機構(gòu)均將其作為未來科技發(fā)展的重點來對待。具體來說，未來的模式識別技術(shù)的主要發(fā)展方向有以下幾個方面。

（1）語音識別技術(shù)。雖然語音識別技術(shù)在當(dāng)前社會中已經(jīng)有所應(yīng)用，但是其對語音識別的精度還不夠高，在語音應(yīng)用方面還存在諸多問題，如對中文的識別不夠好等。同時，鑒于語音技術(shù)正在逐漸成為人機交互的一個關(guān)鍵接口，語音識別的發(fā)展還存在巨大的空間。我國的互聯(lián)網(wǎng)中心的預(yù)測資料表明，未來五年內(nèi)，中文語音識別市場會有超過400億的市場容量，且之后會按照超過30%的速度進行增長。

（2）生物認(rèn)證技術(shù)。生物特征具有唯一性，因此應(yīng)用生物特性進行安全認(rèn)證可以有效保證認(rèn)證的精度和準(zhǔn)確度，因此基于模式識別技術(shù)的生物認(rèn)證技術(shù)是社會發(fā)展的方向。完善的生物認(rèn)證技術(shù)可以讓人們脫離對密碼、磁卡或者其他憑證的依賴，只需要依靠自身的生物特征即可實現(xiàn)身份標(biāo)識。

（3）數(shù)字水印技術(shù)。數(shù)字水印技術(shù)在不影響原數(shù)字載體的使用價值的前提下對載體進行標(biāo)識，這種隱藏的標(biāo)識信息可以被用來進行驗證、識別或者對比等，進而確認(rèn)數(shù)字載體是否合法或者可用。數(shù)字水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)的一個重要發(fā)展方向。

總結(jié)

模式識別技術(shù)是一類綜合性的技術(shù)，需要多領(lǐng)域、多學(xué)科的科研技術(shù)相互配合才能夠完成，可以按照既定要求和限制完成信息的處理和應(yīng)用。在今后的社會發(fā)展中，模式識別技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和應(yīng)用領(lǐng)域。