图像模式识别与目标识别概述
在图像处理和计算机视觉领域，图像的模式识别或目标识别任务根据不同的识别任务选择合适的描绘子组合，即模式。描绘子可以是定量的，也可以是定性的，根据它们的不同特性，可以运用不同的方法来实现图像的识别。
目标识别的两大类算法
目标识别算法主要分为两类：使用定量描绘子的决策理论方法和使用定性描绘子的结构方法。
1. 决策理论方法
决策理论方法主要基于定量描绘子，这些描绘子可以量化为数值，从而可以运用各种数学和统计方法来进行分类和识别。常见的决策理论方法包括：
| 算法 | 概念 | 图表描述 |
|---|---|---|
| 最小距离分类器 | 通过计算待识别目标与各个类别中心点的距离，选择距离最小的类别作为识别结果。 | |
| 相关匹配 | 通过计算待识别目标与模板的相关性，相关性越高，匹配度越好。 | |
| 贝叶斯分类器 | 基于贝叶斯定理，利用先验概率和似然函数来计算后验概率，以最大后验概率为准则进行分类。 | |
| 神经网络 | 通过构建多层神经网络，利用大量的训练数据进行学习，从而在新数据上进行分类和识别。 |
2. 结构方法
结构方法则主要利用定性描绘子，这些描绘子描述了模式形状中的结构关系。通过分析模式中的结构关系，可以实现模式识别。常见的结构方法包括：
| 算法 | 概念 | 图表描述 |
|---|---|---|
| 匹配形状数 | 通过将模式形状表示为树或图结构，利用树匹配或图匹配算法来进行识别。 | |
| 串匹配 | 将模式表示为字符串，通过字符串匹配算法进行识别，例如正则表达式匹配。 |
详细描述
在实际应用中，图像识别通常会结合多种方法以提高识别精度和鲁棒性。例如，在人脸识别中，可能会同时使用基于特征点的结构方法和基于像素值的决策理论方法；在目标检测中，可能会先使用卷积神经网络进行初步检测，再结合其他方法进行精细分类。
