模式识别：理论与实践-计算机视觉课程

“最佳逼近性-计算机视觉模式识别” 本文主要讨论的是模式识别这一主题，特别是在计算机视觉领域中的应用。模式识别是确定一个样本所属类别属性的过程，它涉及对样本进行分类，将其归属到预定义的多个类型中的一种。这个过程通常包括特征提取、选择以及利用统计学和机器学习的方法来训练模型。 在“最佳逼近性”这一概念中，可能指的是在模式识别中寻找最接近或最优的模型来拟合数据。这可能涉及到优化算法，例如最小二乘法或梯度下降，以找到使得模型预测误差最小的参数设置。最佳逼近可以增强随机矢量总体的确定性，意味着通过这种方法，可以使得数据的表示更加集中，减少不确定性，从而提高识别的准确性。 DKLT（Dempster-Klauder-Laplace Transform）是一种可能用于模式识别的变换技术，它可能具有将高维数据转换到低维空间的能力，同时保持关键信息，这有助于简化问题并降低计算复杂性。 课程由电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲，面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程内容涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，并通过实例教学来帮助学生理解如何将学到的知识应用于实际问题。 相关学科包括统计学、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，这些都为理解和实施模式识别提供了必要的理论基础。教学方法侧重于清晰地解释概念，避免过于复杂的数学推导，目的是让学生能够掌握模式识别的基本工具并能够解决实际问题。 课程的目标不仅仅是让学生通过考试获取学分，更希望他们能将所学知识用于课题研究和实际问题解决，通过学习模式识别改进思维方式，为未来的职业生涯打下坚实的基础。教材包括《现代模式识别》、《模式识别-原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》等，提供了丰富的学习资源。 课程内容涵盖从引论到特征提取和选择等多个方面，包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法等关键主题，同时配合上机实习，以强化理论知识的实际应用。