最小误判概率下的计算机视觉模式识别与教学方法探讨

《最小误判概率准则下的判决规则——计算机视觉模式识别》是一门由蔡宣平教授主讲的专业课程，针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生开设，属于计算机视觉和模式识别的重要组成部分。课程内容涵盖了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，通过实例教学帮助学生理解和应用所学知识。 课程的核心部分包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。教学方法上，注重概念讲解，避免过多数学推导，让学生能更好地掌握模式识别的基本技能，并将其应用于解决实际问题。 教学目标明确，分为三个层次：基本目标是学生需完成课程学习并通过考试获取学分；提高目标是鼓励学生将所学知识用于课题研究，解决实际问题；而飞跃目标则是提升学生的思维方式，为未来职业生涯奠定基础。 教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别—原理、方法及应用》以及李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，这些都是深入理解模式识别理论和方法的重要参考资料。 课程安排上，分为引论、聚类分析等章节，其中引论部分介绍了模式识别的概念，样本和模式的定义，以及特征矢量和特征空间的重要性。后续章节则逐步深入到具体的识别方法和技术，为学生提供丰富的实践操作和理论知识结合的学习体验。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握计算机视觉模式识别的基础知识，还能培养解决问题的能力，为他们在相关领域如统计学、概率论、线性代数、人工智能、图像处理等领域的发展打下坚实的基础。