"类间离差度为-计算机视觉模式识别" 模式识别是计算机科学领域的一个重要分支,特别是在计算机视觉中扮演着核心角色。该课程由蔡宣平教授主讲,旨在让信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生掌握模式识别的基础理论、方法和算法。课程内容覆盖了从基本概念到实际应用的多个方面,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、最近邻方法以及特征提取和选择。 课程强调理论与实践的结合,采用实例教学的方式,避免过于复杂的数学推导,使学生能够更好地理解和应用所学知识。教学目标不仅是让学生掌握模式识别的基本技能,而且要能解决实际问题,培养创新思维。为了达到这些目标,课程要求学生不仅要完成课程学习并通过考试,还要能在课题研究中运用所学,甚至通过学习模式识别改进自己的思维方式,为未来的职业生涯奠定基础。 课程相关学科广泛,包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能和图像处理,这些都为深入理解模式识别提供了必要的背景知识。同时,课程推荐了多本教材和参考文献,如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别(第三版)》,为学生提供丰富的学习资料。 课程内容分为多个章节,从引论开始,逐步引入特征矢量和特征空间的概念,然后讲解样本的随机描述,特别是正态分布。后续章节则涉及不同的分类和学习方法,如聚类分析、统计判决、最近邻方法等。此外,课程还包括上机实习,让学生有机会亲手实践模式识别技术。 类间离差度是衡量不同类别之间差异的一种度量,通常在模式识别中用于评估数据分布的多样性。在聚类分析或分类任务中,较高的类间离差度意味着类别之间的区分度更高,有助于提升分类性能。理解并有效利用类间离差度是优化分类算法和提升计算机视觉系统性能的关键。在实际应用中,这可能涉及到调整特征选择、参数设置或是采用不同的分类策略。通过深入学习和实践,学生将能够熟练掌握这一概念,并将其应用于解决实际的计算机视觉问题。
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