结构化模式识别法英文解释翻译、结构化模式识别法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 structured approach to pattern recognition

分词翻译：

结构的英语翻译：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

化的英语翻译：

burn up; change; convert; melt; spend; turn

模式识别的英语翻译：

【计】 pattern identification; pattern recognition; PR
【化】 pattern recognition

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

结构化模式识别（Structured Pattern Recognition）是一种基于对象内部组成部分及其空间或逻辑关系进行识别的技术。其核心在于将模式视为由更小的结构基元（Structural Primitives）通过特定关系（Relations）组合而成的整体，而非仅依赖全局统计特征。以下从汉英词典角度解释其关键要素：

一、核心概念解析

结构基元（Structural Primitives）
指模式的基本构成单元（如线条、角点、纹理基元）。例如，汉字识别中可将笔画（横、竖、撇、捺）作为基元，英文单词识别则以字母为基元。

来源：《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop, Springer）
关系描述（Relational Descriptions）
通过语法规则、图结构或树形关系定义基元间的拓扑/几何约束。例如，汉字“木”由两笔交叉构成，其关系可描述为“竖笔与横笔相交于中点”。

来源：《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski, Cambridge University Press）
层次化组合（Hierarchical Organization）
基元按层级组合为复杂结构（如笔画→部首→汉字），通过形式文法（如句法模式识别）或图匹配实现推理。

来源：《模式识别》（Sergios Theodoridis, Elsevier）

二、典型方法与应用

句法模式识别（Syntactic Pattern Recognition）
类比自然语言语法，用产生式规则描述模式结构（如：英文句子→名词短语+动词短语）。

应用案例：手写数学公式识别（基元：符号；关系：上下标、分数结构）
图匹配（Graph Matching）
将模式表示为图（节点=基元，边=关系），通过子图同构或相似度度量进行识别。

应用案例：分子结构识别、电路板缺陷检测

三、数学表达示例

模式的结构可形式化为：

$$ P = (S, R) $$

其中 $S = {s_1, s_2, dots, sn}$ 为基元集合，$R = {r{ij} mid i,j in S}$ 表示基元间的关系集合（如距离、角度、拓扑连接）。

权威参考文献

Duda, R.O., Hart, P.E., & Stork, D.G. (2001). Pattern Classification (2nd ed.). Wiley.
（第8章详述结构方法）

Fu, K.S. (1982). Syntactic Pattern Recognition and Applications. Prentice Hall.
（句法识别奠基著作）

网络扩展解释

结构化模式识别法（又称句法模式识别）是一种通过分析模式内部结构特征进行分类的方法。其核心思想是将复杂模式分解为基本元素（基元），再通过结构关系组合描述整体特征，类似于语言学中字母构成单词、句子形成语义的层次结构。

核心特点与步骤

基元分解
将待识别模式拆解为基本单元（基元），例如图像中的线条、文字笔画或语音中的音素。基元需具有明确的几何或语义特征。
结构关系建模
利用形式文法（如上下文无关文法）或图结构描述基元之间的空间、时序关系。例如，汉字“口”由四个线段按矩形排列构成。
处理流程
- 预处理：增强模式可分析性（如去噪、归一化）。
- 基元提取：通过边缘检测、分割等技术获取基元。
- 语法分析：验证基元组合是否符合预定义的文法规则。

应用场景与优劣

适用领域：手写文字识别、染色体分析、工程图纸解析等具有明显结构特征的对象。
优势：对变形、噪声具有一定鲁棒性，可解释性强。
局限：依赖人工设计基元和文法，复杂模式建模难度较高，现多与统计方法结合使用。

该方法在早期模式识别中占重要地位，当前常与深度学习结合，形成混合识别框架。