图形识别

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通过各种敏感器件对从认识对象得来的大量信息进行加工然后作出对该识别对象的判断的过程。

具体而言，就是指人们用眼或借助于仪器观察外界事物，并把观察的结果用全息的方法寄存在计算机的贮存器中，以后再遇到类似事物时，就可以用以前记忆的事物同新观察的事物相比较，看其两者相似的程度，从而可以识别(它们)(在数学上称之为“相关”)，并且能够区别出该类事物之间的差别或者同一事物随时间的变化(在数学上称之为“相减”)的过程。应用原理是模拟高等动物对外界识别的功能。对高等动物的视觉而言，神经系统的输入部分位于网膜中，第一步通过原感光细胞(约1亿个)将投射到网膜上的映象的辐射能转换成电信号。第二步是通过一种节状细胞(约1百万个)将这种电信号进一步加工，将逐个点的细颗粒的光强度信息，压缩成较为粗糙的图形视野的中央与边缘之间的明暗对比信号。

第三步通过大脑皮层神经细胞对节状细胞输出的信号进一步进行加工。

用电子计算机进行图形识别的步骤与上述3步相似。

第一步将摄象摄取来的信息进行预处理，主要是压缩频带，去掉测量中的噪声和多余度。第二步是特征抽取与选择。

特征抽取的目的是把原来的特征空间变换到更低维的空间，以表示图象并进行类型鉴别。特征选择的目的是从给定的N个特征中取出含有e个特征的子集(eN)而不明显降低识别系统的性能。

第三步是分类学习。分类是对抽取得来的特征信息进行分类，作出类型鉴别。

为要正确分类和鉴别，需要对图象样本进行学习，以得到分类参考标准的信息参数。图象预处理特征，采取分类图象样本特征选择学识别分析。全部的识别和分析过程都是用严格的数学方法处理的，并编成程序，由计算机执行。其识别步骤如下图所示：

这里所用的方法就是控制论中的功能模拟方法。目前用电子计算机进行图形识别，已在许多方面得到应用，如用汉字自动检索、指纹自动识别，在导弹中的图形识别装置可自动寻找敌方目标，在军事上可侦察敌方军事设施、解释地质数据、诊断某些疾病等。尽管现在能为计算机建造这样的装置和程序，但无论在已有的理论或技术方面设计一个识别图形系统，还仍然处于很幼稚的阶段。