模式识别教程：现金识别案例与方法

"现金识别例子-模式识别(国家级精品课程讲义)" 这篇讲义主要围绕“模式识别”这一主题展开，由蔡宣平教授主讲，是信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生的重要课程。课程旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理，并强调理论与实践的结合，通过实例教学帮助学生理解和应用所学知识。 课程涉及的相关学科广泛，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。教学方法以讲述基本概念为主，注重实例分析，避免复杂的数学推导，旨在使学生能够掌握模式识别的基础，并能解决实际问题。 教学目标分为三个层次：一是掌握基本概念和方法；二是能运用所学解决实际问题；三是通过学习提升思维方式，为未来工作打下基础。课程要求学生不仅完成学习并通过考试，还鼓励将知识应用于课题研究。 教材和参考文献推荐了多本模式识别领域的著作，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）》。 课程内容涵盖了引论、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、最近邻方法和特征提取与选择等多个章节。其中，引论部分介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式和特征，以及随机矢量的描述和正态分布。 "现金识别例子"作为一个具体的实例，提到了使用不同的距离测度方法，如欧氏距离（Euclidean）、曼哈顿距离（Manhattan）、切比雪夫距离（Chebyshev）和闵可夫斯基距离（Minkowski），并给出了一个100元人民币A面样本上两个点之间的距离计算。这些距离测度在模式识别中常用于度量特征向量之间的相似度或差异，是特征匹配和分类过程中的关键步骤。 通过这个课程，学生将有机会深入理解模式识别的理论，学习如何利用这些理论解决实际问题，例如现金识别，从而在实际的计算机视觉和图像处理应用中找到模式识别的应用场景。