如何理解机器感知

机器感知Machine Cognition,是一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统,信息通常由很多常规传感器采集,经过这些程序的处理后,会得到一些非基本感官能得到的结果。

机器感知或机器认知研究如何用机器或计算机模拟、延伸和扩展人的感知或认知能力,包括:机器视觉、机器听觉、机器触觉……如:计算机视觉、模式(文字、图像、声音等)、识别、自然语言理解……都是人工智能领域的重要研究内容,也是在机器感知或机器认知方面高智能水平的计算机应用。

感知机器或认知机器,研制具有人工感知或人工认知能力的机器。包括:视觉机器、听觉机器、触觉机器……如:文字识别机、感知机、认知机、工程感觉装置、智能仪表等。

机器感知

一、引例:鱼的分类

物理物征

长度、光泽,宽度,鳍的数目和形状,嘴的位置

2、干扰因素

光照条件、鱼的位置、设备干扰

3、模型

可以用数学形式表达的不同特征的描述

4、模式分类的目的与处理方法

模型分类-数据处理(虑除干扰)一选择出与感知数据最接近的模型类别

5、鱼的分类处理过程

(1)处理

拍摄图像-滤除干扰(光照度、图像噪声)一图像分隔(背景分高、个体分离)

(2)特征生成与提取

图像分割,获取长度、光泽度等特征,形成待征空间:

充分考虑特征生成提取的可行性与简单性,特征对分类性能的贡献度、特征数量写计算复杂度的关系

(3)分类判别

分美判别,代价函数,判別阔值、决策机制、超平面,

6、关于模式表达

良好的表达模式,不仅能清楚自然地揭示组成模式的各部件之间的结构关系,还能有效的表达出未知模式的相应模型。

7、训练样本

当训练样本不足时,一个核心的技术思想是“嵌入特定问题领域的背景知识”。

8、 模式识别与相关领域的联系

1. )统计“假设检验”技术

2. )图像处理

3. )回归分析

4. )函数内插

5. )密度函数估计

END

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