模式识别理论中的逻辑特征方法

本文提出了一个新的模式识别特征方法——逻辑特征方法。这个方法不同于经典的模式识别方法:统计特征方法和句法结构方法。在逻辑特征法中,决定模式特征匹配状态的只有“是”或“非”,而不象统计特征和句法特征那样有匹配程度之分如“远”或“近”。逻辑特征有两个重要特性。1.多个逻辑特征可以链接在一起做为逻辑特征向量,这个逻辑特征向量可以做为索引匹配的索引号而对模式进行直接和索引分类。2.逻辑特征还可与其他特征共同使用,其中逻辑特征将做为标志。亦即只有逻辑特征匹配了,才能用其他特征进行匹配程度的计算。     

模糊塔形结构中的区域模糊特征方法

本文引入了一个新的概念——区域模糊特征μ_j,以μ_j为模板在无限可分的具有互补特性的同心圆和扇形窗口上进行特征抽取和模糊塔形决策分类。本文通过归一化和角度校正等方法,使分类效果对旋转、位移、尺度变化均无关。本决策方法对若干个模式(其中有些模式很相似)进行分类具有良好的分类效果,且对有部分缺损的模式也能进行正确分类。