特征分析模型
特征分析模型(featureanalysismodel)模式识别理论。该模型认为，模式可分解成一些数量有限的基本特征，这些特征是组成模式的各个元素或成分及其之间的关系。任何刺激都可由这些有限的基本特征按一定方式组合而成。如，构成英文字母的基本特征有水平线、垂直线、斜线、直角、锐角、连续曲线等7种，任何字母都可由这7种基本特征构建而成，大写英文字母A由两条斜线、一条水平线和3个锐角构建而成。外部事物被认识后，按其各种特征在长时记忆中表征，形成特征集。模式识别过程中，首先要分析刺激的特征，进行特征抽取，然后再与长时记忆中各种事物的特征集进行比较，一旦获得最佳匹配，外部刺激即被识别。根据模式的特征及其关系进行识别，可减少记忆负担，增加适应性。具有灵活性高和自由度大的优点，成为最受注意的一种理论。一些机器视觉模式识别技术基本按此原理设计。但该学说奉行由下而上的加工原则、与人的识别加工方式不完全相符。以鬼域模型较为知名。参见“鬼域模型”。
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