图像模式识别中使用的高斯型贝叶斯分类器

资 源 简 介

图像模式识别中使用的高斯型贝叶斯分类器

详 情 说 明

在图像模式识别中，高斯型贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于分类任务。该分类器假设特征服从高斯（正态）分布，并利用训练数据估计分布的参数，进而计算新样本的类别后验概率。

高斯型贝叶斯分类器的核心思想： 概率建模：假设每个类别的特征向量服从多元高斯分布，计算均值向量和协方差矩阵。 贝叶斯决策：基于训练数据计算类别的先验概率，再结合高斯分布计算条件概率，最终确定最可能的类别。

参数选择的关键步骤： 均值与协方差估计：对于每个类别，计算特征向量的均值和协方差矩阵。协方差矩阵可以是全局共享（简化模型）或类别独立（精度更高）。 平滑处理：协方差矩阵可能因数据稀疏而奇异，通常添加小扰动（如对角加载）保证可逆性。 先验概率调整：若训练数据类别不平衡，可通过调整先验概率或采用加权策略优化分类效果。

应用场景：适用于特征连续且近似高斯分布的任务，如人脸识别、手写数字分类等。其计算高效，适合实时系统，但若数据分布显著偏离高斯假设，效果可能受限。