模式识别课程讲义：人工智能与机器视觉

"模式识别是人工智能领域的一个重要组成部分，主要目标是将对象归类到不同的类别或模式中。在本课程中，由中国石油大学（华东）的Liu Weifeng教授讲解，介绍了模式识别的基本概念、特征和分类器，并对比了监督学习与非监督学习的区别。课程内容包括机器视觉、计算机视觉、字符识别、计算机辅助诊断和语音识别等多个应用实例。通过这些实例，强调了模式识别在实现机器智能中的关键作用。" 模式识别是人工智能的核心技术之一，它涉及从数据中提取信息并进行分类或识别。在这个过程中，特征（Feature）扮演着至关重要的角色，特征向量（Feature Vectors）是表示数据的关键方式，而分类器（Classifiers）则是用于根据这些特征将数据分到特定类别中的算法。课程的开头部分阐述了模式识别的重要性，指出其目标是将物体转化为可识别的类别或模式，这在机器智能，即人工智能（AI）的发展中不可或缺。 例如，机器视觉和计算机视觉研究如何让机器“看”并理解图像，模式识别在这其中用于区分不同的物体或场景。字符识别则涵盖了字母和数字的自动识别，常用于 OCR（光学字符识别）技术。计算机辅助诊断（CAD）利用模式识别技术帮助医生分析医学影像，提高诊断准确性。另一个实例是语音识别，它使得机器能够理解和响应人类的语言，常见于智能助手和语音交互系统。 课程还探讨了监督学习与非监督学习这两种不同的模式识别方法。在监督学习中，算法训练时有已知的输入和输出，而非监督学习则在没有标签的数据集上进行，目的是发现数据的内在结构和模式。这些基本概念对于理解模式识别的理论基础和实际应用至关重要。 通过Liu Weifeng教授的介绍，学生可以深入了解模式识别的理论与实践，以及它在各个领域的应用。这门课程不仅提供了理论知识，还通过实例展示了模式识别的实际效果，有助于学生全面掌握这一关键技术。