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人工智能中自相关算法的模式识别技术研究

范文

王鹏

摘要：针对司法体制改革中人工智能的普及，充分优化模式识别技术中算法，能够达到较高的准确率和高效率。本论文分析了模式识别中的自相关算法的特点，阐述人脸识别、阿拉伯数字识别实现。提出该技术可转化应用在两相河流流速测量的观点。

关键词：模式识别：自相关算法;两相河流流速

本人研究了自相关算法在模式识别匹配中的应用，这个算法可以识别出两幅图像是否相同。因此自相关是一种非常有效的图像匹配方法。它对噪声具有很强的纠错性，并且可以规范化以允许模式匹配独立于图像。自相关算法的程序代码也是可以实现的。

自相关算法是估计两个序列是否相关近似的标准方法。比较矩阵M和N的函数，并测量M和N的相似性。给出以下特征结论：

有nn图像，M为目标相似图像，这称为模板，是对象外观的表示。

有nn图像，N为随机图像，可能包含该对象（通常是较大图像的窗口）。

应该定义一点：平方差之和：

根据上述说明，有相关性的定义：

该相关性度量的值在[0，1]范围内。当且仅当某常数C的值为N/M时为1是相似的。

将九个矩阵视为一个整体模型，分别为1到9个矩阵。选择数字2作为模板，通过改变矩阵2的值来表示图像旋转和对位的变化。然后用互相关算法对模板和模型进行比较和匹配。至于这里的模型，这是55矩阵。显然，每个矩阵代表一个数。例如，T1代表阿拉伯数字1，T2代表2，T8代表8的数字。

It is selected number of 2 to be a template.

a1 = corr2 （S， T1） = 0.0801;?a2= corr2 （S， T2） = 1;

a3 = corr2 （S， T3） = 0.3707;?a4 = corr2 （S， T4） = -0.2774;

a5 = corr2 （S， T5） = 0.3707;?a6 = corr2 （S， T6） = 0.2924;

a7 = corr2 （S， T7） = 0.2202;?a8 = corr2 （S， T8） = 0.2100;

a9 = corr2 （S， T9） = -0.0452;

因此，矩阵S与T2相同，这是正确的。

在人脸识别中，有一张照片，叫做模版，里面有很多人的照片。我要做的是找出我的照片是否在这张照片中。在这里，基于自相关算法编程，在MATLAB软件下运行。

具体步骤如下：第一步：分别显示哪个是模板，哪个是模型。

第二步：对模板和模型进行归一化互相关，找到峰值坐标，找到目标

两相河流理论中，相只是物质的一种状态，可以是气体、液体或固体。多相流是多相物质同时流动。两相流是多相流最简单的情况。本文对现有的两相流测量技术进行了综述，根据测量过程中两相混合物是否分离，将其分为分离法和非分离法。

气液是水流动过程中的一种过程转化。气泡在连续的液体中流动。对于水平流，主要的复杂特征是重力作用于液相，导致液相向通道底部移动。也就是说，气泡流动，在水平管中，气泡倾向于在管顶部流动。这是两相流，换言之，它是水和气体的流动过程。因此，我可以选择互相关算法来测量气泡在单位时间内的流动距离，得到流动速度和气泡与液体的比率。

本文提出的方案是利用图像处理技术，实现人脸识别。研究的核心技术是模式识别和图像相关匹配。在本文的研究中，需要探索的核心技术是图像互相关匹配和模式识别。涉及的基本技术有图像存储、RGB模型、图像处理方法、JPEG图像压缩、计算机图形匹配等。模式识别是一项重要的技术，在各个领域得到了广泛的应用。模式识别的研究主要集中在模板匹配方法上。互相关算法的应用可以编译成程序实现人脸识别技术。本文将互相关算法应用于人脸识别，并将相对距离匹配理论应用于人脸识别。我学会了如何匹配阿拉伯数字。

参考文献

[1] K.S.Fu， “Digital Pattern Recognition”， Second Corrected and Updated Edition， Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York， 1980.

[2] R.A.VAUGHAN， “Pattern Recognition and Image Processing in Physics”， SUSSP， 1990.

[3] Sammon， Jr， J.W， 1970. An optimal discriminant plane， IEEE Trans， comput，（short notes）， Vol. C-19， pp.826-829.

基金項目：北京政法职业学院2020年度院级科研项目课题ky202016。

（北京政法职业学院）

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