模式识别课程详解：理论与应用实例

《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。