模式識別在圖像處理中的應用研究

吳華鋒 王芳

【摘要】模式識別技術(shù)憑借智能化、自動化的優(yōu)點在現(xiàn)代電子計算機圖像處理中起著重要的作用，保證了圖像處理的準確性、及時性，能夠有效地提高工作效率。本文對模式識別技術(shù)的特點進行了概述，簡單的介紹了研究模式識別的方法，對模式識別在圖像處理中的應用進行了詳細的說明，并指明了現(xiàn)階段模式識別技術(shù)存在的問題，通過本文望對模式識別技術(shù)在圖像處理中的應用研究提供一定的參考。

【關鍵詞】模式識別;圖像處理;應用

模式識別技術(shù)近年來得到了迅速的發(fā)展，在各個領域得到了廣泛的應用。模式識別技術(shù)與計算機技術(shù)相結(jié)合，從而可以代替部分人工勞動，節(jié)省時間成本。模式識別技術(shù)研究的理論和方法在很多技術(shù)和科學領域中受到了廣泛的重視，對于人工智能的發(fā)展起到了很好的推動作用，同時對于擴大計算機的應用領域提供了廣闊的空間。

1. 模式識別技術(shù)的特點

模式識別技術(shù)的特點可表述為通過電子計算機系統(tǒng)將相應的識別方式深入到不同系統(tǒng)模塊中，從而實現(xiàn)計算機對語言、圖像或文字的識別，其主要的應用在于自動化人工技術(shù)方面。模式識別技術(shù)在設計過程中將大量的技術(shù)參數(shù)存儲在計算機中，因此計算機可短時間內(nèi)對大量的信息進行識別處理，并給出相應的結(jié)果。模式識別技術(shù)應用于圖像處理具有智能化和自動化的特點，同時在圖像處理過程中具有良好的準確性和迅速性。模式識別技術(shù)不同于以往的計算機功能，相比傳統(tǒng)計算機技術(shù)，其具有良好的實踐性，因此在工程實踐應用中具有良好的發(fā)展前景。

2. 研究模式識別的方法

2.1 統(tǒng)計法

統(tǒng)計法又稱為決策理論法，是當前發(fā)展比較成熟的一種方法。其過程為：首先將被識別的對象進行數(shù)字化處理，將對象轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足計算機處理的數(shù)字信息。轉(zhuǎn)變后的數(shù)字信息要進行預處理，將混雜的干擾信息進行去除，并盡可能的減少變形和失真。隨后對預處理完成的信息進行特征提取，特征信息具有一定的穩(wěn)定性，對于一般的變形和失真保持不變，并且特征信息中含有盡可能少的冗余信息。在這種環(huán)境下為易于壓縮信息總量和易于區(qū)別分類，模式可用特征空間中的一個點或一個特征矢量進行表示。在統(tǒng)計法中特征抽取占有重要的地位，特征抽取后進行分類，再將特征空間映射到?jīng)Q策空間。

2.2 仿生模式的識別

為了更好的認識事物，仿生模式識別技術(shù)被研究開發(fā)，作為一種新的學科，其在圖像處理中起著重要的作用，在現(xiàn)代社會中應用越來越廣。仿生技術(shù)在建立過程中通過模仿人類對于事物的認知，建立模型，模型存儲于計算機當中，然后對識別的事物進行辯知。為證實模式識別的準確性，科學家使用模型對相似的動物模型和車輛模型進行模式識別試驗，通過近萬次的試驗發(fā)現(xiàn)識別的正確率高達99.75%，識別過程中并沒有出現(xiàn)錯誤率，僅有0.25%被判定為拒絕識別。因此，仿生識別技術(shù)作為一種優(yōu)異的識別技術(shù)方法，應用于工程實踐具有優(yōu)異的準確性。

2.3 基于密度的函數(shù)模型

概率密度估算的主要作用在于將密度數(shù)據(jù)信息進行分類?；旌厦芏饶Ｐ妥鳛槟Ｊ阶R別的密度估算研究中應用最為廣泛的模型之一，該模型在獲得有效訓練過程中根據(jù)期望最大的計算方式進行獲得。共享核函數(shù)模型，基于密度的函數(shù)模型的一種，其最大的優(yōu)點在于可以方便的獲得更為通用的條件密度估算模型。其過程為，首先根據(jù)條件提出一個模型，然后模型在一定條件下能夠修改徑向基函數(shù)網(wǎng)絡，如果輸出，即表示類條件密度。

2.4 基于粗糙集理論法

20世紀80年代粗糙集理論首次被提出，這一理論提出后科學家們對其產(chǎn)生了廣泛的興趣。在隨后幾十年的發(fā)展過程中科學家和計算機工作者對其不斷進行深入研究，粗糙集理論得到迅速的發(fā)展，其理論也得到不斷地完善。因此現(xiàn)階段越來越多研究人員從事粗糙集理論的研究，粗糙集理論成為當前科研領域中重要的學科之一。而現(xiàn)階段隨著研究的深入，粗糙集理論也廣泛的應用于模式識別技術(shù)，粗糙集理論在模式識別上的應用，研究人員能夠更好的進行過程控制、機器學習和模式識別的分析。

3. 在圖像處理中模式識別的應用現(xiàn)狀

3.1 在細胞識別技術(shù)方面的應用

細胞識別技術(shù)作為模式識別在圖像處理中的應用，成為現(xiàn)階段最熱門的研究領域，其主要的作用在于疾病的診斷和治療，因此在醫(yī)療救助方面具有廣闊的應用前景。對于一些疾病往往不能通過臨床診斷進行判斷，對疾病不能進行深入的了解，因此在疾病治療過程中會存在誤診或漏診的問題，這一問題不能解決往往會對患者在身體上和精神上帶來巨大的痛苦，同時會增加患者的醫(yī)藥開支。通過細胞識別技術(shù)的研究和使用，對疾病的診斷可直接對患者的細胞進行分析研究，借助顯微鏡技術(shù)分析細胞的狀況，全面準確的對患者的病因和病情進行診斷，因此在疾病治療過程中可對癥下藥。在患者進行康復的過程中同樣可對細胞進行檢測，通過觀測細胞的變化，觀察患者的疾病恢復情況。

細胞識別技術(shù)的研究主要集中在基于圖像區(qū)域的某種特征進行研究。將模式識別技術(shù)融入計算機技術(shù)當中，通過提取患者的細胞，在顯微鏡下對細胞的圖像進行分析和研究，對比正常的細胞狀態(tài)查找病變原因和病情狀況。細胞識別技術(shù)雖然處于初級發(fā)展階段，然而其在醫(yī)療中的作用已經(jīng)發(fā)揮著巨大作用，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，細胞識別技術(shù)不斷進步，在不久的將來細胞識別技術(shù)在疾病的治療、診斷及康復領域?qū)l(fā)揮越來越重要的作用。

3.2 在文字識別技術(shù)方面的應用

模式識別技術(shù)的另一個應用在于字符識別技術(shù)，用于處理文字信息和數(shù)據(jù)信息。其所能處理的文字幾乎覆蓋所有的文本模式。數(shù)據(jù)處理主要是針對處理對象將數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和編號，現(xiàn)階段可用于編輯處理的對象主要是阿拉伯數(shù)字和一些簡單的特殊符號，其服務的對象主要是一些數(shù)據(jù)繁瑣的單位，如銀行及政府部門等。對于銀行票據(jù)數(shù)量繁多，企業(yè)的財務統(tǒng)計報表及政府的郵政編碼識別記錄，這些行業(yè)中往往充滿著繁雜的數(shù)據(jù)，采用人工處理費時費力，并且容易出現(xiàn)遺漏疏忽問題，在模式識別技術(shù)的發(fā)展下，將文字識別技術(shù)應用于繁瑣的文字處理，能夠很好的減少部門人力的消耗，減少錯誤問題的發(fā)生，對于提高行業(yè)的辦公效率具有重要的作用。文字識別技術(shù)現(xiàn)階段尚有許多問題需要進行解決，如何提高文字識別的范圍，提高對特殊符號的識別成為目前擴大文字識別技術(shù)應用的重要舉措。對于一些數(shù)據(jù)報表其不僅僅包含數(shù)字，通常情況下還含有大量的字母和符號，如果不能將這些字母和符號進行識別，依然會對數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生很大的影響，降低工作效率。因此解決好對特殊字符的識別，有助于更好的推進文字識別技術(shù)的發(fā)展。

3.3 在語音識別技術(shù)方面的應用

語音識別技術(shù)作為模式識別技術(shù)的一種，其在各個行業(yè)具有廣泛的應用價值。語音識別技術(shù)在應用過程中具有高的準確性、低的使用成本、便捷的操作性，因此具有非常實用的特性，現(xiàn)階段越來越多的學者和科學家投入到語音識別技術(shù)的研究當中。馬爾科夫語音識別模型是目前研究使用最為廣泛的一種模型，該模型具有高的準確度和高的識別效率，因此得到了廣泛的應用。然而現(xiàn)階段對于語音識別技術(shù)的研究尚不成熟，好多問題尚沒有進行解決，如何提高語音識別技術(shù)的進一步應用并增加其應用領域成為當前需要關注的問題，相關的技術(shù)專家應做好攻關工作，更進一步的促進該項技術(shù)的發(fā)展。

3.4 在指紋識別技術(shù)方面的應用

指紋具有獨一性，每個人的指紋都存在其獨特的特點，因此通過指紋識別技術(shù)能夠協(xié)助生物學家研究人類的進化歷程，應用于公安部門，用于打擊犯罪分子，指正犯罪嫌疑人。指紋識別技術(shù)在生物學研究和安全方面具有重要的作用。對于人類指紋技術(shù)的研究相對較為成熟，現(xiàn)在已完全滿足一對一的鑒別，但是指紋識別技術(shù)依然存在一定的缺點和不足，如指紋對比時間長，指紋識別率低等問題。如何將這些問題進行解決成為當前科研工作者需要研究的重點。

科研工作著應加大對指紋識別技術(shù)的研究力度，從指紋識別的效率和準確率上進行改進。再者指紋識別率低也是一個需要解決的問題，在進行指紋核對時，對一些指紋難以進行辨別，出現(xiàn)指紋識別率低的問題。因此做好現(xiàn)有問題的解決，對于提升指紋識別技術(shù)的應用具有廣闊的推廣價值。

4. 模式識別在圖像處理方面存在的問題

現(xiàn)階段模式識別技術(shù)的研究尚處于初級階段，尚缺乏一個可以識別所有問題的模型，因此模式識別技術(shù)在圖像處理方面的應用領域依然比較狹窄。如何建立統(tǒng)一的模型，解決圖像處理問題是現(xiàn)階段科研工作者需要解決的問題。再者模式識別技術(shù)的研究方向依然相對單一，如何有效的將模式識別的研究與人工智能和句法語法相結(jié)合，提高模型學習各種工具的效能，彌補現(xiàn)階段該項研究領域的短板，保證模式識別技術(shù)在圖像處理中的廣泛應用。因此，對于模式識別技術(shù)的研究應結(jié)合各行各業(yè)的專家，充分將各個領域的專業(yè)技術(shù)相結(jié)合，對出現(xiàn)的問題進行解決，保證該項技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展。

5. 結(jié)語

模式識別技術(shù)在圖像處理中具有廣闊的應用，采用各種分析處理手段對圖形、文字進行識別處理。近年來模式識別技術(shù)得到了飛躍式的發(fā)展，其在細胞識別技術(shù)、字符識別技術(shù)、語音識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)等方面得到了廣闊的應用，并產(chǎn)生了一定的社會價值和經(jīng)濟價值。然而現(xiàn)階段模式識別技術(shù)依然存在一些問題沒有解決，因此相關工作者應做好研究工作，對存在的問題繼續(xù)解決，更好的促進該項技術(shù)的應用推廣。

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作者簡介：吳華鋒 河南許昌人，研究生，助教，研究方向：模式識別;王芳 貴州遵義人，研究生，助教，研究方向：智能信息處理.