计算机数字图像处理方法提取和分类木材表面纹理特征

2023-11-19 理论教育版权反馈

【摘要】：通常，我们把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称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，简称为类。模式识别技术的目标是模拟人的识别方法，但这一点是极不容易做到的，目前模式识别的一些理论方法仍停留在理论研究阶段。当今时代科技发展的重要趋势之一是智能化，模式识别是人工智能的一个分支。

“模式”是一个抽象的概念，广义地说，模式是存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获得的信息。通常，我们把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称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，简称为类。

人通过自己的感觉器官从外界获取信息，然后经过思维、分析、判断，建立对客观世界各种事物的认识，比如通过视觉获得物体的形状、大小、颜色等特征信息，反映在人脑海中构成一幅幅图像；通过听觉获取各种音响的信息；通过触觉感知温度、湿度、材料强度等；通过嗅觉闻到各种气味等。人们从各方面获得信息，然后进行综合思维，认识各种客体。所谓模式识别是根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用已知的分析算法判定它所属的类别，并且系统应使分类识别的结果尽可能地符合真实。模式识别技术的目标是模拟人的识别方法，但这一点是极不容易做到的，目前模式识别的一些理论方法仍停留在理论研究阶段。尽管如此，模式识别技术已经成功地应用于工业、农业、国防、科研、公安、生物医学、气象、天文学等许多领域，如我们熟知的信件分拣、指纹识别、生物医学的细胞或组织分析、遥感图片的机器判读、系统的故障诊断、具有视觉的机器人、武器制导寻的系统、汽车自动驾驶系统以及文字与语言的识别等，并且现在正扩展到其他许多领域。当今时代科技发展的重要趋势之一是智能化，模式识别是人工智能的一个分支。尽管现在机器识别的水平还远不如人脑，但随着模式识别理论以及其他相关学科的发展，可以预言，它的能力将会越来越强，应用也会越来越广泛。(www.chuimin.cn)

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