結構化模式識别法英文解釋翻譯、結構化模式識别法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 structured approach to pattern recognition

分詞翻譯：

結構的英語翻譯：

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

化的英語翻譯：

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

模式識别的英語翻譯：

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

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

結構化模式識别（Structured Pattern Recognition）是一種基于對象内部組成部分及其空間或邏輯關系進行識别的技術。其核心在于将模式視為由更小的結構基元（Structural Primitives）通過特定關系（Relations）組合而成的整體，而非僅依賴全局統計特征。以下從漢英詞典角度解釋其關鍵要素：

一、核心概念解析

結構基元（Structural Primitives）
指模式的基本構成單元（如線條、角點、紋理基元）。例如，漢字識别中可将筆畫（橫、豎、撇、捺）作為基元，英文單詞識别則以字母為基元。

來源：《模式識别與機器學習》（Christopher M. Bishop, Springer）
關系描述（Relational Descriptions）
通過語法規則、圖結構或樹形關系定義基元間的拓撲/幾何約束。例如，漢字“木”由兩筆交叉構成，其關系可描述為“豎筆與橫筆相交于中點”。

來源：《計算機視覺：算法與應用》（Richard Szeliski, Cambridge University Press）
層次化組合（Hierarchical Organization）
基元按層級組合為複雜結構（如筆畫→部首→漢字），通過形式文法（如句法模式識别）或圖匹配實現推理。

來源：《模式識别》（Sergios Theodoridis, Elsevier）

二、典型方法與應用

句法模式識别（Syntactic Pattern Recognition）
類比自然語言語法，用産生式規則描述模式結構（如：英文句子→名詞短語+動詞短語）。

應用案例：手寫數學公式識别（基元：符號；關系：上下标、分數結構）
圖匹配（Graph Matching）
将模式表示為圖（節點=基元，邊=關系），通過子圖同構或相似度度量進行識别。

應用案例：分子結構識别、電路闆缺陷檢測

三、數學表達示例

模式的結構可形式化為：

$$ P = (S, R) $$

其中 $S = {s_1, s_2, dots, sn}$ 為基元集合，$R = {r{ij} mid i,j in S}$ 表示基元間的關系集合（如距離、角度、拓撲連接）。

權威參考文獻

Duda, R.O., Hart, P.E., & Stork, D.G. (2001). Pattern Classification (2nd ed.). Wiley.
（第8章詳述結構方法）

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

網絡擴展解釋

結構化模式識别法（又稱句法模式識别）是一種通過分析模式内部結構特征進行分類的方法。其核心思想是将複雜模式分解為基本元素（基元），再通過結構關系組合描述整體特征，類似于語言學中字母構成單詞、句子形成語義的層次結構。

核心特點與步驟

基元分解
将待識别模式拆解為基本單元（基元），例如圖像中的線條、文字筆畫或語音中的音素。基元需具有明确的幾何或語義特征。
結構關系建模
利用形式文法（如上下文無關文法）或圖結構描述基元之間的空間、時序關系。例如，漢字“口”由四個線段按矩形排列構成。
處理流程
- 預處理：增強模式可分析性（如去噪、歸一化）。
- 基元提取：通過邊緣檢測、分割等技術獲取基元。
- 語法分析：驗證基元組合是否符合預定義的文法規則。

應用場景與優劣

適用領域：手寫文字識别、染色體分析、工程圖紙解析等具有明顯結構特征的對象。
優勢：對變形、噪聲具有一定魯棒性，可解釋性強。
局限：依賴人工設計基元和文法，複雜模式建模難度較高，現多與統計方法結合使用。

該方法在早期模式識别中占重要地位，當前常與深度學習結合，形成混合識别框架。