模式识别中的最小误判概率准则解析

"图例最小误判概率准则-计算机视觉模式识别" 这门课程"图例最小误判概率准则-计算机视觉模式识别"是由蔡宣平教授主讲，主要面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个相关学科知识。教学目标不仅包括掌握模式识别的基本概念和方法，而且强调理论与实践的结合，通过实例教学来提升学生解决实际问题的能力，并鼓励他们发展创新思维。 课程的教学方法注重实用性和易理解性，避免过于复杂的数学推导，同时提供多种教材和参考文献供学生深入学习。例如，《现代模式识别》（孙即祥著），《模式识别－原理、方法及应用》（吴逸飞译），以及《模式识别（第三版）》（李晶皎等译）。 课程内容包括但不限于以下几个方面： 1. 引论部分介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式、特征等，阐述了模式识别作为确定样本类别属性的过程。 2. 聚类分析探讨如何依据相似性将样本分组。 3. 判别域代数界面方程法是识别过程中的一个重要工具，用于构建区分不同类别的边界。 4. 统计判决理论涉及利用概率统计进行决策，以最小化误判概率。 5. 学习、训练与错误率估计讨论了如何通过数据学习模型，并评估其性能。 6. 最近邻方法是一种常用的分类技术，基于样本之间的距离进行决策。 7. 特征提取和选择是模式识别的关键步骤，旨在找出对分类最有影响力的特征。 此外，课程还设有上机实习环节，让学生有机会亲手操作，将理论知识应用于实践中，以加深理解和巩固技能。通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握模式识别的基本技能，还能培养解决问题和独立思考的能力，为未来的研究和职业生涯打下坚实基础。