模式识别课程详解:理论与应用实例
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更新于2024-08-21
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《现金识别例子——模式识别(国家级精品课程讲义)》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、硕士研究生和博士研究生,尤其强调在电子科学与工程学院的信息工程系内进行教学。该课程的核心内容围绕模式识别展开,涉及的主要知识点包括:
1. **课程对象**:课程覆盖信息工程专业的本科生作为专业课学习,硕士研究生作为学位课,以及博士研究生的必修课程,旨在为学生提供广泛的应用背景。
2. **相关学科**:课程涉及的知识基础广泛,如统计学、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,这些是模式识别的理论支撑。
3. **教学方法**:课程强调概念讲解与实践相结合,避免复杂的数学推导,注重实例教学,使学生能够将理论应用于实际问题解决。
4. **教学目标**:
- 基础目标:学生需完成课程学习并通过考试获取学分。
- 提高目标:能将知识用于课题研究,解决实际问题。
- 飞跃目标:培养学生的思维方式,为未来职业生涯打下坚实基础。
5. **教材与参考文献**:课程推荐了多本经典的模式识别教材,如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别》等,便于学生深入学习。
6. **讲授内容**:课程分为多个章节,包括引论、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,还包含上机实习环节,理论与实践并重。
课程中的现金识别例子展示了模式识别的具体应用,通过欧几里得距离(Euclidean)、曼哈顿距离(Manhattan)、切比雪夫距离(Chebyshev)和Minkowski距离(以m=8为例)来衡量100元人民币A面第1个样本第10点和20点之间的特征向量差异,这涉及到距离测度的概念,是理解模式识别在图像处理中的一个重要步骤。
通过学习这门课程,学生不仅能掌握模式识别的基本原理和方法,还能将其应用于现金识别等实际场景,提升解决实际问题的能力,并培养跨学科的思维和技术技能。
2021-09-06 上传
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