模式识别：蔡宣平教授课程详解

《模式识别与计算机视觉》是一门由蔡宣平教授主讲的课程，针对信息工程专业本科生、硕士研究生和部分博士研究生开设。这门课程涵盖了丰富的相关学科，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理以及计算机视觉等，旨在让学生理解并掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理。 教学方法强调理论与实践的结合，避免复杂的数学推导，通过实例教学帮助学生将所学知识应用于实际问题解决。课程目标分为三个层次：基本要求是学生完成课程学习并通过考试获取学分；提高要求是能将所学应用于课题研究；飞跃目标则是通过模式识别学习提升思维方式，为未来职业生涯打下坚实基础。 教材和参考文献推荐了多部权威著作，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译著的《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）》，这些都是深入理解和掌握模式识别的重要参考资料。 课程内容按照逻辑顺序展开，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、特征提取和选择等章节，最后还设有上机实习环节，让学生有机会实践所学知识。在整个课程中，学生将系统地学习模式识别的各个方面，从模式定义（样本、模式和特征）到具体的应用技术，如聚类和分类方法，为他们在信息技术领域的发展打下坚实基础。