模式识别：理论与应用详解——计算机视觉导论

《计算机视觉模式识别》是一门由蔡宣平教授主讲的课程，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理。课程内容涵盖了广泛的理论背景，包括统计学、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，强调理论与实践相结合，通过实例教学让学生理解和应用所学知识。 教学方法方面，课程重点讲解而不涉及过多的数学推导，注重实用性和可操作性。教学目标包括基础层次的掌握模式识别基础，进阶目标是将所学用于课题研究解决实际问题，以及通过学习提升思维方式，为未来职业生涯奠定坚实基础。课程教材和参考文献推荐了多本权威著作，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别》和李晶皎等人的翻译作品。 课程分为七章，从第一章引论开始，深入探讨了特征矢量和特征空间的概念，随机矢量的描述以及正态分布的应用。后续章节分别讲解聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法、特征提取和选择等内容，并安排了上机实习环节，以加深学生对理论知识的理解和实际操作能力的培养。 这门课程对于理解计算机视觉的关键技术，如如何通过图像处理手段识别模式，具有重要的理论指导意义。无论是希望从事该领域研究的学生还是工程师，学习这门课程都能为其在计算机视觉领域的发展提供扎实的基础。