高维仿生信息学：人脸重建与特征矢量应用

"王守觉院士在高维仿生信息学领域的研究主要集中在利用现代信息科学方法，特别是仿生模式识别理论，以及人工神经网络在高维空间点分布分析中的应用。这一领域的研究涉及到人脸重建、信息处理历史、高维空间分析等多个方面。" 在第一章绪言中，王守觉院士探讨了课程的科技背景，比较了仿生模式识别与支持向量机（SVM）在目标识别中的效果。仿生模式识别在减少神经元或支持向量（SV）数量的同时，保持了较高的正确识别率，尤其是在Orl人脸库的人脸识别任务中。这表明仿生模式识别具有高效性和准确性。 第二章介绍了信息与信号处理的历史状况，从模拟信号处理到数字信号处理的发展，以及主元分析（PCA）在数据压缩和特征提取中的应用。PCA在人脸识别中尤其突出，如重建人脸时仅使用前75个特征矢量就能达到令人满意的结果。 第三至第五章深入讨论了高维空间的理论和方法。第三章强调了数字化时代信息面临的共性问题，第四章详细介绍了高维空间的几何概念及其符号计算方法。第五章则探讨了仿生模式识别的理论与效果，这种识别方法受到生物系统启发，能更好地处理复杂数据。 第六章提到了人工神经网络在高维空间点分布分析中的重要作用。神经网络通过模拟人脑的工作方式，能够在高维空间中学习和理解模式，从而提升识别性能。 第七章关注的是实现这些方法的软硬件工具，强调了在实际应用中，有效的工具和平台对于信息科学的发展至关重要。 第八章是对信息科学发展回顾与展望，不仅总结了过去的技术进步，还预示了未来可能的研究方向和挑战，包括模式识别、语音和图像处理、机器学习等领域。 学习这门课程需要扎实的数学基础，如立体几何、集合论、线性代数和数字信号处理知识。同时，掌握基本概念和几何方法是学习的重点，计算技巧也是不可或缺的。 王守觉院士的研究工作展示了高维仿生信息学如何结合现代信息科学技术，尤其是通过仿生模式识别和人工神经网络，解决实际问题，如人脸识别和模式识别，在信息科学领域产生了深远影响。