《表3 常用模式分类方法对比表》

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《机器视觉技术研究进展及展望》

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模式分类本质上是通过构造一个多分类器，将从数据集中提取的图像特征映射到某一个给定的类别中，从而实现目标分类与识别。分类器的构造性能直接影响到其识别的整体效率，也是模式识别的研究核心。模式分类可分为统计模式识别、结构模式识别、神经网络以及深度学习等主要方法，对比情况见表3。