计算机视觉模式识别课程大纲

"《讲授课程内容及安排-计算机视觉模式识别》是一门涉及信息工程专业本科生、硕士和博士研究生的课程，由蔡宣平教授讲授。课程内容包括模式识别的基本概念、方法和算法原理，注重理论与实践结合，通过实例教学帮助学生将所学应用于实际问题。课程涵盖聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择。教材包括孙即祥的《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）》。课程目标不仅要求学生掌握模式识别的基础知识，还期望他们能解决实际问题并培养创新思维。" 课程对象主要为信息工程专业的学生，同时也面向统计学、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等领域的研究生。教学方法以讲解基本概念和算法为主，强调实例教学，避免复杂的数学推导，旨在让学生理解并应用模式识别技术。 教学目标分为三个层次：基本要求是完成课程学习并通过考试获取学分；提高要求是将所学知识应用于课题研究，解决实际问题；最高层次是通过学习模式识别改进思维方式，为未来工作打下基础。课程提供了多本教材和参考文献供学生深入学习。 课程详细内容包括： 1. 第一章引论，介绍模式识别的基本概念，如模式、样本、特征及其描述，以及正态分布的基础知识。 2. 第二章聚类分析，涉及将数据集自然分组的方法。 3. 第三章判别域代数界面方程法，讨论分类决策边界及其计算方法。 4. 第四章统计判决，介绍基于统计理论的模式分类策略。 5. 第五章学习、训练与错误率估计，涵盖模型训练过程和评估模型性能的指标。 6. 第六章最近邻方法，讲解基于邻近度判断分类的简单而有效的算法。 7. 第七章特征提取和选择，探讨如何从原始数据中提取有效特征以提升识别性能。 8. 上机实习部分让学生亲自动手实践，巩固理论知识。 这门课程通过系统学习，旨在使学生具备模式识别的理论知识和实践技能，为他们在相关领域的研究和应用打下坚实基础。