模式识别：特征、分类与应用实例

在"模式识别讲义"中，课程主要围绕模式识别的基本概念、方法以及其在实际应用中的体现展开。首先，讲师张良介绍了模式识别的定义，将其概括为将对象归类到预定义类别，通过估计高维特征空间的概率密度函数实现样本分类，以及通过已知样本设计分类策略的过程。模式识别的应用场景广泛，包括机器视觉（如工业和军事目标识别）、字符识别（邮件分拣、银行票据处理和文本图像识别）和医疗领域（如计算机辅助诊断中的医学图像分析），以及语音识别在人机交互和安全控制中的应用。 课程深入探讨了模式识别系统的构成，主要包括量测设备（如传感器）用于获取输入，预处理机制对原始数据进行初步处理，特征提取机制将原始数据转化为可用于分析的特征向量，特征向量构成的特征空间有助于理解样本间的区别，分类算法则是关键环节，决定着如何在特征空间中划分类别。特征选择的原则强调同一类样本特征相似度和不同类样本特征差异性的重要性。 在特征与模式的概念中，特征被定义为区分对象的物理属性或特性，可能表现为符号或数值形式，构成特征向量，而特征空间则是这些向量的集合。待分类的对象在特征空间中表现为点，其特征向量和所属类别共同构成了模式。课程还讨论了模式识别中两种分类情况：线性可分和非线性可分，前者意味着样本可以通过一条直线或超平面完全区分开，后者则需要更为复杂的分类模型来处理。 这门课程提供了模式识别的基础理论框架，以及其在实际问题中的应用实例，强调了特征选择、分类算法和系统构成在模式识别中的核心作用。通过学习，学生能够理解模式识别的基本原理和技术，并能在各自的领域中应用这一关键技术。