模式分析

　　根據分析的目的找出複雜模式的組成成分、各成分之間的相互關係和相應的符號描述的模式識別方法。一個簡單的模式例如英文字母往往隻要對它進行分類，即給予它一個名稱就能達到識別的目的。對於很多實際的模式識別問題如醫學X光片的診斷，指紋的鑒定等,都不是單純用分類方法所能解決的，還要求對模式進行深入的結構分析。在這種情況下，除瞭要對模式進行各種必要的預處理以去除雜訊和多餘資訊外（見圖像預處理），還要分割出圖像的各個組成部分（見圖像像分割），並對各部分的輪廓、形狀或紋理性質進行分析（見形狀分析、紋理分析），以得到對模式的最好描述（見圖像表示）。一個模式的完全的符號描述包含模式的最大量的有用信息，而賦予一個模式某個名稱即類別，則是把模式信息壓縮到最高程度。例如，當把一個電子電路僅分類為振蕩電路、放大電路或整流電路之一時，也就把電路的很多結構特點和細節特征略去瞭；而從模式分析的角度出發，就要確定組成這個電路的元件（這本身也是一個識別過程）及各元件的電連接關系，從而對電路進行有效的解釋，同時自然地也就達到瞭識別的目的。模式分析還沒有普遍適用的方法，通常要根據問題的性質以及有關的知識進行系統的研究和試驗。模式分析特別在圖像方面有著廣泛的應用。（見圖像分析）

　　

參考書目

　Heinrich Niemann,Pattern Analysis, Springer Verlag, Berlin,1981.