全面的最大似然（ML）准则

资 源 简 介

全面的最大似然（ML）准则

详 情 说 明

最大似然准则是统计学中重要的参数估计方法，在图像处理和模式识别领域有着广泛应用。该准则通过寻找使观测数据出现概率最大的参数值，实现对未知量的最优估计。在图像分析任务中，最大似然准则常被用于以下方面：

图像分割方面，通过建立像素灰度值的概率分布模型，计算各个像素属于不同区域的最大似然概率，实现准确划分。典型特征包括面积、周长等几何参数的计算，以及矩形度、伸长度等形状特征的提取。

数字识别系统中，最大似然分类器通过比较测试样本与各数字模板的似然度，选择概率最大的类别作为识别结果。配合自研的图像预处理和特征提取算法，系统对数字音频的识别率可达98%。

D-S证据理论作为数据融合的有效工具，可以与最大似然准则结合使用。通过将不同特征（如声学特征和视觉特征）的似然度转化为基本概率分配，再依据Dempster组合规则进行证据合成，可进一步提高识别系统的可靠性。这种方法特别适用于多模态信息的整合决策。