模式识别：N-P准则详解与教学目标

《N-P准则-计算机视觉模式识别》是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生开设的专业课程，由蔡宣平教授主讲。课程旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，通过实例教学让学生理解和应用所学知识于实际问题中。 课程的核心内容包括： 1. 模式识别：课程定义了模式识别的概念，即识别样本所属类别或模式类的过程，如医学诊断、手写字符识别等。 2. 相关学科：教学涉及到广泛的背景知识，如统计学、概率论、线性代数（用于矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等，这些是理解模式识别的关键基础。 3. 教学方法：课程采用简洁的教学方式，避免过多的数学推导，重点在于概念讲解和实际案例演示，以增强学生的实践能力。 4. 教学目标： - 基本目标：学生需完成课程学习并通过考试获取学分。 - 提高目标：能够将理论用于课题研究，解决实际问题。 - 飞跃目标：课程有助于培养创新思维，为未来职业发展奠定坚实基础。 5. 教材与参考文献：推荐使用孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译著的《模式识别》以及李晶皎等编著的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习的权威资料。 6. 课程内容与安排：课程分为多个章节，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法、特征提取与选择，以及上机实习环节，让学生逐步掌握模式识别的各个方面。 通过这门课程，学生将建立起扎实的模式识别理论基础，并学会如何将其应用于实际项目，提升解决问题的能力，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。