模式识别实例：现金识别与欧式平均距离应用

"现金识别例子—欧式平均距离—计算机视觉模式识别" 这篇资源主要涉及到的是计算机视觉中的模式识别技术，特别是在现金识别的应用中。模式识别是确定样本所属类别的过程，它利用各种方法来分析和解释数据，以便将数据点分类。在这个例子中，现金识别可能是指自动区分不同面额的货币，例如100元、50元、20元和10元的钞票。 提到的"欧式平均距离"是模式识别中常用的一种度量方式，用于计算两个数据点之间的距离。欧式距离是直角坐标系中两点间最直接的距离，计算公式为两向量元素差的平方和的平方根。在描述中给出了一系列100a与其他不同面额钞票的欧式距离，这些数值可以用来评估不同钞票特征的差异程度。 课程内容涵盖了模式识别的基础知识和方法，包括基本概念、理论、实践应用以及教学目标。课程适合信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生。课程涉及的相关学科广泛，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉。教学方法强调理论与实践相结合，通过实例教学使学生理解如何将所学应用于实际问题。 教学目标旨在让学生掌握模式识别的基本概念和方法，能有效地解决实际问题，并为未来的研究和工作打下基础。课程教材包括《现代模式识别》、《模式识别—原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》等，覆盖了从基础理论到具体应用的多个层面。 课程结构分为多个章节，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。每个章节都涵盖模式识别的不同方面，比如第一章引论中介绍了模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间和随机矢量的描述。 通过上机实习，学生有机会实际操作，应用所学的模式识别技术，例如在现金识别的例子中，可能会涉及到特征提取（例如钞票的颜色、尺寸、纹理等）、特征选择和分类算法（如K-近邻法、决策树等）的实践应用。 总结起来，这个资源提供了计算机视觉领域模式识别的实例，特别是现金识别中的应用，同时介绍了相关的理论知识和教学内容，为深入理解和应用模式识别技术提供了全面的框架。