模式识别：最小误判准则与教学方法详解

《最小误判概率准则 - 计算机视觉模式识别》是一门由蔡宣平教授主讲的高级课程，主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和部分博士研究生。该课程涵盖了模式识别的核心理论和实践应用，旨在培养学生理解和掌握模式识别的基本概念、方法以及算法原理。 课程内容包括但不限于以下几个方面： 1. 课程对象：课程面向信息工程专业的本科生作为专业课，同时是学院硕士研究生的学位课和博士研究生的必修课程之一。这表明了课程的重要性和深度，强调了不同层次学生的需求。 2. 相关学科：课程内容涉及广泛的背景知识，如统计学、概率论、线性代数（用于矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等，强调了理论与实践的结合。 3. 教学方法：课程采取理论与实践相结合的教学策略，避免复杂的数学推导，注重实例教学，使学生能将理论知识应用于实际问题解决。 4. 教学目标：课程目标明确，分为基本要求、提高要求和飞跃目标。学生不仅要掌握基础知识，还要能解决实际问题，并通过学习改变思维方式，为未来的职业生涯打下坚实基础。 5. 教材与参考文献：推荐使用孙即祥、吴逸飞和李晶皎等编著的模式识别教材，这些权威书籍提供了丰富的理论基础和实例应用。 6. 讲授内容安排：课程划分为多个章节，如引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择，每个章节都围绕核心概念展开深入讲解，并配有上机实习环节，让学生有机会实践所学。 通过这门课程，学生将全面理解模式识别的原理，提升解决实际问题的能力，并为在计算机视觉领域的进一步研究和工作做好准备。学习过程中，不仅要注重理论知识的学习，更要培养独立思考和解决问题的能力，这对于未来在信息技术行业的发展具有重要意义。