北邮研究生模式识别课程：入门与应用探讨

北邮信息与通信工程学院研究生模式识别课件第二讲由李春光教授主讲，内容涵盖了模式识别的基本概念、系统构成以及实际应用。该课程深入浅出地介绍了以下关键知识点： 1. **模式识别的定义**：模式识别是指通过计算机技术模仿人类的识别能力，包括英文名Pattern Recognition，它涵盖了机器识别、计算机识别或自动识别的范畴。举例来说，模式识别技术在车牌识别（如停车场和路口）、文字识别（如在线手写输入和光学字符识别，OCR）、语音识别（如语音搜索和音乐哼唱检索）、人脸识别（如机场安检）等领域有广泛应用，甚至扩展到了步态识别、气味识别和情绪识别。 2. **系统构成**：一个典型的模式识别系统主要由两部分组成： - **特征抽取/选择**：这是识别过程的关键步骤，涉及从原始数据中提取出与识别目标相关的特征，以便于后续处理。 - **分类器设计/决策规则**：分类器是模式识别的核心组件，它根据抽取的特征对输入数据进行分类或做出识别决策，常见的分类器有支持向量机、神经网络、决策树等。 3. **应用场景**：课程讨论了模式识别的应用场景，如邮件自动分拣系统，强调了模式识别在日常生活和工业中的实际价值，例如自动处理大量邮件、视频监控中的目标检测、以及自动化控制系统的优化等。 4. **问题思考**：教授引导学生思考模式识别的必要性，提出为什么在某些工作（如光学字符识别、视频分析等）中需要计算机介入，以及何时选择使用模式识别技术，比如当数据中存在模式可供挖掘时。 5. **互动环节**：课程还包含Q&A环节，鼓励学生提问，以深化理解和应用理解。 北邮模式识别课件第二讲深入探讨了模式识别的基本理论、实践技术和其在现实生活中的广泛应用，为研究生提供了坚实的理论基础和实际操作指导。通过学习，学生可以掌握特征提取、分类器构建和如何解决模式识别中的典型机器学习问题。