模式识别：单样本与批量修正的教学方法与目标

《单样本修正与批量修正在计算机视觉模式识别中的应用》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、硕士研究生以及博士研究生开设，旨在传授模式识别的基本概念、方法和算法原理。课程强调理论与实践相结合，避免过多的数学推导，以帮助学生掌握识别的基本技能，并能在实际问题中有效运用。 课程内容包括但不限于以下几个方面： 1. **课程对象**：面向信息工程专业的本科生作为专业课，同时涵盖硕士研究生和博士研究生的学位课程，强调其作为基础课程的重要性。 2. **相关学科**：课程涉及统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理以及计算机视觉等多个领域，为理解模式识别提供了广泛的知识背景。 3. **教学方法**：课程教学注重理论讲解，同时通过实例教学让学生了解如何将理论应用于实际，鼓励学生在实践中深化理解和应用。 4. **教学目标**：期望学生达到三个层次的学习成果：基本掌握模式识别知识、提高解决问题的能力，以及通过学习提升思维方式，为未来职业生涯打下坚实基础。 5. **教材与参考文献**：推荐了多本权威教材，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》以及李晶皎等人的翻译作品，供学生深入学习和研究。 6. **讲授内容安排**：课程分为多个章节，如引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等，还包括特征提取和选择以及上机实习环节，确保理论学习与实践操作相结合。 通过单样本修正和批量修正的迭代公式，课程可能会探讨如何在计算机视觉模式识别过程中，针对被误分类的模式集进行调整和优化，从而提高识别准确性和鲁棒性。这种修正方法可能是基于某种统计模型或机器学习算法，如支持向量机或深度学习，通过不断优化模型参数来适应不同的数据分布和复杂性。 这门课程不仅提供基础的模式识别知识，还关注如何将这些理论知识应用于实际问题的解决，以及如何随着学习的深入，逐渐提升学生的实践能力和科研素养。