LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG
MỘT SỐ KỸ THUẬT TRONG LÝ
THUYẾT NHẬN DẠNG
Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc
Bộ môn: Khoa học máy tính
Học viện kỹ thuật quân sự
Email: ngohuuphuc76@gmail.com
Một số kỹ thuật
1
GIỚI THIỆU
Trong lý thuyết nhận dạng, có một số dạng của nhận dạng
mẫu:
Dạng không tham số:kỹ thuật này không phụ thuộc
vào tập trọng số/tham số.
Dạng tham số:dạng này sử dụng tham số/trọng số để
xác định dạng thuật toán tối ưu phù hợp với tập dữ liệu
huấn luyện.
Có dự giám sát:Mẫu huấn luyện được đưa vào theo
cặp (input/output). Output mong đợi tương ứng với
input. Khi đó, tham số/trọng số được hiệu chỉnh để giảm
thiểu sai số giá trị trả về và giá trị mong đợi.
Không giám sát:Giả sử đưa vào hệ thống tập mẫu và
chưa biết nó thuộc lớp nào. Hệ thống dạng này sẽ tìm ra
các mẫu quan trọng của tập input.
2
Một số kỹ thuật
GIỚI THIỆU (TIẾP)
Dạng không tham số, có giám sát:
1. Cửa sổ Parzen.
2. Mạng neural theo xác suất (Probabilistic neural
network - PNN).
3. Phân lớp theo láng giềng gần nhất.
3
Một số kỹ thuật
GIỚI THIỆU (TIẾP)
Dạng có tham số, có giám sát:
1. Phân biệt tuyến tính.
2. Mạng neural RBF (Radial basis functions neural
networks).
3. Bộ phân lớp RBF.
Dạng không giám sát:
1. K-mean clustering.
2. Kohonen’s self-organizing feature (SOM) map.
4
Một số kỹ thuật
6.1. CỬA SỔ PARZEN
Hàm mật độ xác suất (Probability density
function - pdf):
Theo định nghĩa toán học của hàm xác suất liên
tục, p(x),thỏa mãn các điều kiện sau:
1. Xác suất tại xnằm giữa avà bđược xác định:
2. Giá trị của nó không âm với mọi x.
3. Trong toàn miền xác định ta có:
5
Một số kỹ thuật
b
a
dxxpbxaP
1
dxxp