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标题: MATLAB 模式识别 [打印本页]

作者: baqiao 时间: 2021-9-2 14:47
标题: MATLAB 模式识别

识别问题：

  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

  最小距离分类器和模板匹配

最小距离分类器实现源码

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)]+ c2 e A$ E* U

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& [2 l O! i% j( ~2 |3 P7 O