2.3 結構模式識別

在漢字、指紋、連續語音等模式分類中，它們要求的特征量十分巨大；此類問題可以考慮采用結構模式識別法。結構模式識別法是用模式的基本組成元素（基元）及其相互間的結構關系，對模式進行描述和識別的方法。在多數情況下，可以有效地用形式語言理論中的文法表示模式的結構信息，因此也稱為句法模式識別。結構模式識別著眼于對待識別對象的結構特征的描述，先把復雜模式分解為若干簡單的子模式；再把子模式分解為若干基元，通過對基元的識別，進而識別子模式；最后識別復雜模式。

結構模式識別系統主要由預處理、模式描述和語法分析等三個部分組成，如圖2.7所示。預處理階段包括模式分割和基元抽取；模式描述是把面板模式的基元串與各類模式的基元串進行比較，按照預定的匹配準則實現分類；語法分析是判斷輸入模式是否由學習過程中所推斷出來的文法產生的，因而是一個識別過程。

圖2.7 結構模式識別系統

例如對某個矩形，可以考慮選圖2.8（a）中所示的基元。若選取模式關系為“鏈接”，則可以用這四種基元表示圖2.8（b）的矩形，其基元串為：aaabbcccdd.若用“+”表示“從頭到尾的鏈接”，那么圖2.8（b）的矩形可表示為a+a+a+b+b+c+c+c+d+d.

圖2.8 矩形結構模式識別表示

對漢字的識別，可以首先根據漢字的結構進行分割操作，如圖2.9所示。

圖2.9 漢字的結構關系

在解決了基元選擇問題后，接下來就要建立一種或幾種文法，以產生一種或幾種語言描述待試模式。到目前為止，設計者都是依據經驗來設計所需的文法；常用的有串文法、擴展的串文法、陣列文法、樹文法、網文法、圖文法等。對串的識別可以采用自動機技術，它對輸入字符串從左向右檢查，每接受一個輸入狀態便右移一個單元，并改變一次狀態，直到一個句子的全部符號輸入結束。若所有的符號都能被接受，表明該句子是自動機能接受的語言。

結構模式識別大都被應用于遙感圖像的識別、分析以及文字與紋理圖像的識別領域。此方法的優勢在于，對圖像的處理或識別過程較為簡便、可操作性強，且能夠充分反映圖像模式的結構特征，從而使人們了解該方法所描述模式的性質。同時，在圖像處理過程中，對圖像畸變具有較強的抗干擾能力，能確保處理精度。但需要說明的是，結構模式識別中的一個關鍵問題則是基元的正確選擇，特別是在有噪聲的情況下，抽取基元的難度也將進一步增加。基元抽取或選擇出現偏差，則會導致文字識別、紋理圖像分析等圖像處理結果出現嚴重偏差。