MATLAB 模式识别

baqiao

2 Z$ ^; Y- z7 X6 z( Q& S识别问题：
6 L& k" d& P: t/ N, l$ r2 s
( i% ^7 ~1 D8 G1 L, E! V  训练样本-> 特征提取-> 分类器-> 样本类别

                        训练过程

模式  -> 特征提取  -> 分类器 -> 模式类别

                        识别过程
; t0 b! Y! f; V4 z( w7 D3 [/ S) h
  最小距离分类器和模板匹配

- v! c7 K8 t$ x( a: [9 [% o最小距离分类器实现源码

0 _. ]# l$ i( ?( T

• clear all load fisheriris %载入Matlab自带的鸢尾属植物数据集  % 每类的前40个样本用于生成代表该类的模板，后10个作为独立的测试样本 m1 = mean( meas(1:40, ：) ); %第1类的前40个样本的平均向量 m2 = mean( meas(51:90, ：) ); %第2类的前40个样本的平均向量 m3 = mean( meas(101:140, ：) ); %第3类的前40个样本的平均向量  % 测试样本集 Test = [meas(41:50, ：); meas(91:100, ：); meas(141:150, ：)]; % 测试样本集对应的类别标签 classLabel(1:10) = 1; classLabel(11:20) = 2; classLabel(21:30) = 3;  % 利用最小距离分类器分类测试样本 class = zeros(1, 30); %类标签 for ii = 1:size(Test, 1)    d(1) = norm(Test(ii, ：) - m1); %与第１类的距离    d(2) = norm(Test(ii, ：) - m2); %与第２类的距离    d(3) = norm(Test(ii, ：) - m3); %与第３类的距离        [minVal class(ii)] = min(d); %计算最小距离并将距离样本最短的类赋给类标签数组 class end  % 测试最小距离分类器的识别率 nErr = sum(class ~= classLabel); rate = 1 - nErr / length(class); strOut = ['识别率为', num2str(rate)]
  + k3 |4 b4 Z) q& w: H3 @! V

1 O: x( n+ V) l/ z) k' u8 P1 c
) n1 W: l6 E& Q& h基于相关的  模板匹配

• %function Icorr = imcorr(I, w) % function Icorr = imcorr(I, w, ) % 计算图像 I 与子模式 w 的相关响应，并提示最大的响应位置 %  % Input：I - 原始图像 %        w - 子图像 % % Output：Icorr - 响应图像 I=imread('patterns.bmp'); w=imread('pat1.bmp'); figure,imshow(w); [m, n] = size(I); [m0, n0] = size(w);  Icorr = zeros(m-m0+1, n-n0+1); %为响应图像分配空间  vecW = double( w(：) ); %按列存储为向量 normW = norm(vecW); %模式图像对应向量的模  for ii = 1:m-m0+1     for jj = 1:n-n0+1         subMat = I(ii:ii+m0-1, jj:jj+n0-1);         vec = double( subMat(：) ); %按列存储为向量         Icorr(ii, jj) = vec' * vecW / (norm(vec)*normW+eps); %计算当前位置的相关     end end  % 找到最大响相应位置 [iMaxRes, jMaxRes] = find(Icorr == max( Icorr(：) ) ); figure, imshow(I); hold on for ii = 1:length(iMaxRes)     plot(jMaxRes(ii), iMaxRes(ii), 'w*');     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii)+n0-1, jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii)+m0-1, iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); end
  + ^! z8 C; e4 F: F* u; _

0 l: k) J! e2 ]5 e3 C! @; _相关匹配计算效率源码
  d& E$ d$ ]! C3 ^

• function Icorr = dftcorr(I, w) % function Icorr = dftcorr(I, w) % 在频域下计算图像 I 与子模式 w 的相关响应，并提示最大的响应位置 %  % Input：I - 原始图像 %        w - 子图像 % % Output：Icorr - 响应图像 I = double(I); [m n] = size(I); [m0 n0] = size(w); F = fft2(I); w = conj(fft2(w, m, n)); %w 频谱的共轭 Ffilt = w .* F; %频域滤波结果 Icorr = real(ifft2(Ffilt)); %反变换回空域   % 找到最响相应位置 [iMaxRes, jMaxRes] = find(Icorr == max( Icorr(：) ) ); figure, imshow(I, []); hold on for ii = 1:length(iMaxRes)     plot(jMaxRes(ii), iMaxRes(ii), 'w*');     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii)+n0-1, jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii)+m0-1, iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' );     plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); end
  + O3 L- M9 J7 ]! Q

% d$ F8 A, }7 d/ J* F" L% K
1 t5 r! P' c1 q% D! ]9 X

xiaogegepcb

MATLAB 模式识别

youOK

最小距离分类器实现源码

AustCor1

相关匹配计算效率源码