重心距离法下的系统聚类树与模式识别理论概述

在"按重心距离法得到的系统聚类树如下——模式识别与概率统计"这篇文章中，主要探讨了模式识别领域的基础知识和核心内容。首先，介绍了课程的背景，包括推荐的教材如李弼程、邵美珍和黄洁的《模式识别原理与应用》以及杨光正等人的《模式识别》。课程内容涵盖了广泛的统计识别理论，如Bayes决策理论和概率密度估计，以及实际应用中的技术手段，如判别函数和聚类分析。 重点部分讲解了特征提取和模式特征的集成方法，如模糊模式识别和神经网络模式识别，强调了这些技术在数字识别或人脸识别等实际场景中的重要性。此外，文章提到了课程考核方式，即30%的平时成绩（由听课、课堂讨论和作业组成）、70%的笔试成绩。 在引言部分，列举了一系列国际知名的专业期刊和会议，如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)，Neural Networks，Pattern Recognition，Pattern Recognition Letters，Machine Learning，Neural Computation等，以及国内的《模式识别与人工智能》杂志，以及重要的学术会议如CVPR（IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）和ICML（IEEE International Conference on Machine Learning），这些平台展示了模式识别研究的前沿动态和最新进展。 人脸跟踪与识别作为具体应用领域，被单独提及，引出1.1节对模式识别基本概念的深入探讨，包括模式的定义——机器如何观察环境，学习区分感兴趣的模式与背景，并作出合理决策。这一章节将重点关注模式识别如何处理复杂情境，如人脸的识别和跟踪，这在生物统计学、计算机视觉和人工智能等领域具有重要意义。 这篇文章围绕模式识别的核心理论和实践展开，旨在帮助学生理解并掌握这一领域的重要技术和应用，同时揭示了当前的研究热点和前沿趋势。