模式识别及应用课程教学大纲

模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。
29
1.1 概述－模式识别的基本方法
理论基础：模糊数学 主要方法：模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
式中，p(xi )是 X 的第 i 个分量的 边缘
密度。随机矢量 X 的均值矢量 的各
分量是相应的各随机分量的均值。
47
1.3 随机矢量的描述
(二)随机矢量的数字特征：
⑵ 条件期望
在模式识别中，经常 以类别 i 作为条件，在这
种情况下随机矢量 X 的条件期望矢量定义为
i E[ X | i ] X n xp(x | i )dx
34
1.1 概述－模式识别的发展简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅 读0-9的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论— —傅京荪提出句法/结构模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊 模式识别方法得以发展和应用。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念

特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x

模式识别教案一、课题模式识别二、教学目标1. 知识与技能目标- 学生能够理解模式识别的基本概念，包括模式、模式类等。

- 了解模式识别的主要方法，如统计模式识别和结构模式识别的基本原理。

- 能够区分不同模式识别方法的适用场景。

2. 过程与方法目标- 通过案例分析，培养学生观察、分析和归纳总结的能力。

- 以小组合作探究的方式，让学生体验模式识别在实际生活中的应用开发过程，提高学生的团队协作能力和解决问题的能力。

3. 情感态度与价值观目标- 激发学生对模式识别这一人工智能领域的兴趣，培养学生对新兴技术的探索精神。

- 让学生意识到模式识别在现代科技发展和社会生活中的重要性，增强学生的科技意识。

三、教学重点&难点1. 教学重点- 模式识别的基本概念，如模式、模式类、特征提取等。

- 统计模式识别和结构模式识别的原理及主要算法。

- 模式识别在实际生活中的典型应用，如人脸识别、指纹识别等。

2. 教学难点- 理解统计模式识别中概率密度函数的估计方法，如最大似然估计等。

- 掌握结构模式识别中模式的描述和匹配方法，如句法分析等。

四、教学方法小组合作探究法、案例分析法、问题驱动法五、教学过程1. 导入（10分钟）- 教师展示一些图片，包括不同人的脸、不同的指纹、各种手写数字等。

然后提问学生：“你们是如何区分这些图片中的不同对象的呢？”引导学生思考人类识别物体的方式。

- 教师话术：“同学们，今天我们来看这些有趣的图片。

你们看，这里有很多不同的人脸，还有不同的指纹，以及手写的数字。

大家想一想，当你们看到这些的时候，你们是怎么知道哪张脸是不同的人，哪个指纹属于不同的手指，这些数字又分别是什么呢？其实，这就是一种识别的能力，而今天我们要学习的模式识别，就是让计算机也具备这样的能力。

”- 接着，教师再展示一些利用模式识别技术实现的成果，如门禁系统中的人脸识别、手机上的指纹解锁等视频，进一步激发学生的兴趣。

2. 概念讲解（15分钟）- 教师给出模式识别的定义：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。

第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。

早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。

从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。

它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。

模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。

在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。

例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。

模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。

虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。

在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。

模式的概念：模式这个概念的内涵是很丰富的。

“我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式”。

比如：文字、图片、景物；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。

模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。

如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。

再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。

对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。

如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。

对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。

1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计 主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点：
1）比较成熟 2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●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 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习

高二年级“选修5第一章第二节第3个知识点模式识别”说课稿各位领导、老师们，您们好！今天我要说课的题目是模式识别。

下面，我从五个方面来进行说课：教材分析、教法分析、学法分析、教学过程设计和教学反思。

一、教材分析1、教学内容教材选定教育科学出版社2003版人工智能初步（高二选修5），本教材对学习的基本目标定位在了解和体验上，即了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用。

感受人工智能对学习和生活的影响，从而激发对信息技术未来的追求。

本节课的教学内容是教材第一章第二节（人工智能可以为我们做什么）中的模式识别，包括语音识别、指纹识别、手写识别、光学字符识别等,本节课只体验语音识别和手写识别两个应用领域。

随着信息技术的不断发展，人类生活中已经涉及到模式识别信息处理这一前沿技术，它是人工智能的一个分支，它是人工智能在日常应用中的体现。

现在的高中生有必要也有兴趣追求和学习这一前沿技术。

本节课的内容只是要求学生在使用模式识别信息处理工具（借助软件来模拟相关的工具）的过程中，初步体验模式识别信息处理的过程，并对其形成一个感性的认识。

2、教学目标知识与技能目标立足于让学生学会,过程与与方法目标立足于让学生会学,情感态度目标立足于让学生乐学。

知识技能目标①了解模式识别信息处理的工作过程。

②了解模式识别信息处理的工作原理。

③感受模式识别信息处理的应用价值。

过程方法目标①掌握几种模式识别信息处理工具的使用方法。

②掌握分析问题、呈现观点和交流思想的方法。

情感态度目标①实践活动中领略模式识别信息处理的神奇魅力，形成对模式识别这一前沿技术的探索愿望。

②在应用模式识别信息处理工具的过程中体验模式识别这一前沿技术的实际应用价值。

③认识到模式识别是一门综合学科，像所有的新生事物一样，需要更多人为之投入与付出，明白自己作为一名学生下一步努力的方向是什么。

3、教学重、难点教学重点：通过实践操作,让学生在活动中体验模式识别信息处理工具的工作过程、工作原理和实际应用价值，感受模式识别信息处理技术对日常生活的深刻影响。

模式识别教学设计一、引言模式识别是一门重要的跨学科学科，在信息科学、人工智能、模式识别和机器学习等领域中发挥着重要作用。

随着技术的不断进步，模式识别应用的范围也越来越广泛。

在教育领域中，模式识别不仅培养了学生的计算机科学素养，还提高了他们的学习能力和解决问题的能力。

本文将介绍如何在模式识别教学中设计课程。

首先，将介绍模式识别在教育领域中的地位和意义；其次，将介绍教学设计中需要注意的问题；最后，将讨论如何使用数字教育工具辅助模式识别教学。

二、模式识别的教育意义模式识别是一门跨学科科学，涉及到计算机科学、物理学、数学、工程学等学科。

其在教育领域中有着重要的地位。

首先，模式识别可以培养学生的计算机和数学素养。

随着信息技术的贯穿各行各业，计算机科学和数学成为了每个学生不可或缺的学科之一。

其次，模式识别可以提高学生的问题解决能力。

模式识别需要学生通过大量的实践来解决各种复杂的问题，这不仅可以促进学生的创造性思维，还可以使他们更好地掌握问题解决的方法。

三、教学设计中的问题在模式识别教学设计中，需要注意以下问题：1. 教学目标教学目标需要明确。

学生需要清楚地知道他们将要学到的内容以及他们要达到的目标。

2. 课程设计课程设计需要符合学生的学习能力和兴趣。

教师应该根据学生的实际情况来设计课程。

同时，课程设计要有系统性，让学生可以逐步深入地理解问题。

3. 教学方法教学方法需要多样化。

由于不同学生的学习习惯和能力不同，教师应该采用不同的教学方法来激发学生的学习兴趣和提高学习效果。

例如，可以采用讲解、演示、互动等多种教学方式。

4. 评估方式评估方式需要公正、客观。

教师应该根据课程设计的目标和内容来设计合适的考核方式，让学生在考核中可以真正展现他们的学习成果。

四、数字教育工具在模式识别教学中的应用数字教育工具是现代教育的重要组成部分，也是促进教育现代化的有力工具。

在模式识别教学中，数字教育工具可以帮助教师更好地实现教学目标，提高教学效果。

红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？

可编辑修改精选全文完整版《模式识别》课程标准一、课程概述1.课程性质《模式识别》是人工智能技术服务专业针对人工智能产业及其应用相关的企事业单位的人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应人工智能产品开发与测试、数据处理、系统运维等能力要求而设置的一门专业核心课程。

2.课程任务《模式识别》课程通过与各类特征识别应用案例开发相关的实际项目学习，增强学生对本专业智能感知与识别算法知识的认识，训练他们养成良好的解析思维习惯，在理解理论知识的基础之上，根据实现情况分析与设计出最优解决方案，再用编程方式实现特征提取和识别算法并加以应用的能力，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。

3.课程要求通过课程的学习培养学生智能感知与识别算法应用方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为后续课程的学习打下坚实的基础。

二、教学目标（一）知识目标（1）了解模式识别的概念，掌握通过编程实现模板匹配算法来解决简单的模式识别问题的能力；（2）了解常用模式识别算法的原理，能初步利用该类算法解决具体模式识别问题的一般方法；（3）理解特征提取与降维的概念及主要方法，并能够在解决模式识别问题的过程中加以应用；（4）详细了解BP神经网络的原理，熟练掌握利用该算法解决手写体识别问题的方法；（5）详细了解朴素贝叶斯分类器算法的原理，熟练掌握利用该算法解决打印体文字识别问题的方法；（6）详细了解基于隐马尔可夫模型的语音识别原理，熟练掌握利用该模型解决语音识别问题的方法；（7）详细了解基于PCA和SVM模型的人脸识别原理，熟练掌握利用该模型解决人脸识别问题的方法。

（二）能力目标（1）会识读程序流程图，能看懂案例程序代码；（2）会使用Python语言实现“模式识别”常规算法；（3）能按照任务要求，设计程序流程图，编写程序代码；（4）能够根据系统功能要求对程序进行调试；（5）能够对所编写的程序故障进行分析，提出解决方案并进行故障排除：（6）能根据系统工作情况，提出合理的改造方案，组织技术改造工作、绘制程序流程图、提出工艺要求、编制技术文件。

从原理上说贝叶斯决策理论采用了在d维特征空间中样本分布的最一般描述方式即统计分布来描但是直接使用贝叶斯决策理论需要首先得到有关样本总体分布的知识具体说来包括各类先验概及类条件概率密度函数从而可以计算出样本的后验概率px并以此作为产生判别函数的必要数据设计出相应的判别函数与决策2014616模式识别导论12241引言其中获取统计分布及其参数这部分是很困难的实际问题中并不一定具备获取准确统计分布的条另一种分类器设计方法是根据训练样本集提供的信息直接进行分类器设计
2014-6-15 模式识别导论 24
车牌识别实例
2014-6-15
模式识别导论
25
车牌识别实例
2014-6-15
模式识别导论
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车牌识别实例
• 车牌定位模块的训练和识别过程可以用上
面的框图描述。车牌定位模块的目的是从 整幅图像中定位出车牌的精确位置。主要 利用的是水平和竖直两个方向上的边缘。 在车牌部分，边缘分布比较密集，可以利 用这一点提取出候选的车牌区域。 • 粗略定位的结果往往不是很准，还可以利 用颜色的连续性信息对定位的结果进行修 正。之后输出的就是候选的车牌位置。
2014-6-15
模式识别导论
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训练和测试
• 训练集：是一个已知样本集，在监督学习
方法中，用它来开发出模式分类器。 • 测试集：在设计识别和分类系统时没有用 过的独立样本集。 • 系统评价原则：为了更好地对模式识别系 统性能进行评价，必须使用一组独立于训 练集的测试集对系统进行测试。
2014-6-15
2014-6-15 模式识别导论 34
1.3 模式识别的应用（举例）
• 生物学
• 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究 • 天文学 • 天文望远镜图像分析、自动光谱学 • 经济学 • 股票交易预测、企业行为分析 • 医学 • 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析

(完整)模式识别初步教学计划1. 引言本教学计划旨在为学生提供初步的模式识别知识和技能。

通过本课程的研究，学生将掌握模式识别的基本原理和方法，培养模式分析和识别的能力。

2. 教学目标本课程的主要目标包括：- 熟悉模式识别的基本概念和术语；- 理解模式识别的主要原理和方法；- 掌握常用的模式识别技术和算法；- 培养学生的模式分析和识别能力。

3. 教学内容本课程将包括以下内容：- 模式识别的概述和发展历程；- 统计模式识别方法；- 模式分类和聚类；- 特征提取和选择；- 机器研究在模式识别中的应用；- 模式识别中的深度研究方法。

4. 教学方法为了达到教学目标，本课程将采用以下教学方法：- 理论讲解：通过讲授基本概念、原理和方法，帮助学生建立起扎实的理论基础；- 实践操作：通过案例分析和实际操作，让学生掌握模式识别的实际应用技巧；- 课堂讨论：通过课堂讨论，引导学生思考和分析模式识别中的问题，并培养学生的创新能力；- 作业和实验：通过作业和实验，巩固学生对所学知识的理解和应用能力。

5. 教学评估为了评估学生对本课程的掌握情况，将采用以下方式进行评估：- 期中考试：考察学生对课程中所学知识的理解和掌握情况；- 课堂表现：评估学生在课堂上的参与度和表现，包括课堂讨论、问题回答等；- 作业和实验成绩：评估学生对所学知识的应用和实践能力。

6. 教学资源为了支持教学活动的进行，将提供以下教学资源：- 教材：选用适合本课程的教材或教学参考资料；- 电子课件：提供课程讲解的电子课件，便于学生理解和回顾；- 实验设备和软件：提供必要的实验设备和模式识别软件，支持学生进行实践操作；以上为模式识别初步教学计划的基本内容，希望学生们能够通过本课程的研究，掌握模式识别的基本知识和技能，为未来的研究和研究打下坚实的基础。

参考资料：[1] Bishop, C. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.[2] Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2012). Pattern Classification. Wiley.。

整模型参数。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。

模式识别系统的基本构成
数据 获取
预处理
特征提取和 选择
分类器设 计
分类决 策
模式识别系统组成单元
数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所研究的 对象 二维图像：文字、指纹、地图、照片等 一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等 物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否 的描述
预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输入测量 仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原
第一章 模式识别概论
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体， 如果我们可以区别它们是否相同或是否相似， 都可以称之为模式。
模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的 信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间 分布的信息。
模式的直观特性:
可观察性 可区分性 相似性
所有这些基元按一定的结构关系来表示，利用多级树结 构对其进行描述（这种描述可以采用形式语言理论）。
实例：句法模式识别（续）
多级树描述结构
实例：句法模式识别（续）
训练过程：
用已知结构信息的图像作为训练样本，先识别出基元（比如场景图中的X、Y、Z等 简单平面）和它们之间的连接关系（例如长方体E是由X、Y和Z三个面拼接而成）， 并用字母符号代表之； 然后用构造句子的文法来描述生成这幅场景的过程，由此推断出生成该场景的一种 文法。
2000。
蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版社，1986。
机构、会议、刊物
1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国 际会议“ICPR”（此后两年一次），成立了国 际模式识别协会---“IAPR”
1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV, CVPR两个会议

模式识别实验课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解模式识别的基本概念，掌握其应用领域及重要性。

2. 学生能够运用课本知识，对给定的数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。

3. 学生能够掌握并运用基本的模式识别算法，如K-近邻、决策树、支持向量机等，对数据集进行分类和识别。

4. 学生能够理解并解释模式识别算法的原理及其优缺点。

技能目标：1. 学生能够运用编程工具（如Python等）实现模式识别算法，对实际问题进行求解。

2. 学生能够通过实验，学会分析数据，选择合适的模式识别方法，并调整参数以优化模型。

3. 学生能够通过小组合作，培养团队协作和沟通能力，提高解决问题的效率。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习模式识别，培养对人工智能和数据分析的兴趣和热情。

2. 学生在实验过程中，学会面对困难和挑战，培养坚持不懈、勇于探索的精神。

3. 学生能够认识到模式识别在生活中的广泛应用，意识到科技对生活的影响，增强社会责任感和使命感。

本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在提高学生的理论知识和实践技能。

课程以实验为主，注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力。

通过本课程的学习，使学生能够更好地理解和掌握模式识别的理论和方法，为未来进一步学习和应用奠定基础。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 模式识别概述：介绍模式识别的基本概念、应用领域及其重要性。

关联课本第一章内容。

2. 数据预处理：讲解数据清洗、特征提取和特征选择等数据预处理方法。

关联课本第二章内容。

3. 模式识别算法：- K-近邻算法：原理、实现和应用。

- 决策树算法：原理、实现和应用。

- 支持向量机算法：原理、实现和应用。

关联课本第三章内容。

4. 模式识别模型的评估与优化：介绍模型评估指标，如准确率、召回率等，以及模型优化方法。

关联课本第四章内容。

5. 实际案例分析与实验：- 结合实际案例，运用所学算法进行模式识别。

教材简介
J.P. Marques de Sá
Oporto University电子和计算机 工程系的模式识别概论性课程
以实际应用为指导 以练习为核心
第一次课内容
基本概念
对象识别 模式相似度 模式识别任务
练习
类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
第二次课内容
模式判别
决策区域和决策函数 广义决策函数 分类超平面
模式识别课程概述
模式识别
导论课程
熟悉并掌握模式识别的基本概念和术语、基本方法 直观体验如何应用、以及了解工程应用中的常见问题
课程特点
结合实际数据，完成各类模式识别实践任务，并要求大家给出分析报告
成绩构成
课堂讨论：30%
出勤：5%
课程报告：65% （完成给定的模式识别任务，并给出口头以及书面报告，最后形成正 式论文）
特征空间尺度 协方差矩阵
练习
第三次课内容
模式判别 主成分 特征评价Байду номын сангаас维数比率问题
练习
第四次课内容
数据聚类
非监督学习分类 标准化问题 树聚类
练习
降维问题 K均值聚类 聚类有效性
第五次课内容
统计分类
线性判别 最小距离分类器 欧几里得线性判别
练习
马氏距离线性判别 Fisher线性判别
第六次课内容
统计分类
贝叶斯分类 基于最小风险的贝叶斯准则 正态形式贝叶斯分类
拒绝区域
维数比率以及错误率 估计
练习
第七次课内容
统计分类
模型无关方法 特征选择 分类器评价
练习
树分类器
第八次课内容
口头报告

IntroductionPattern recognition techniques are used to automatically classify physical objects (handwritten characters, tissue samples) or abstract multidimensional patterns (n points in d dimensions) into known or possibly unknown categories. A number of commercial pattern recognition systems are available for character recognition, handwriting recognition, document classification, fingerprint classification, speech and speaker recognition, white blood cell (leukocyte) classification, military target recognition, etc. Most machine vision systems employ pattern recognition techniques to identify objects for sorting, inspection, and assembly. The design of a pattern recognition system requires the following modules: (i) sensing, (ii) feature extraction and selection, (iii) decision making and (iv) performance evaluation. The availability of low cost and high resolution sensors (e.g., digital cameras, microphones and scanners) and data sharing over the Internet have resulted in huge repositories of digitized documents (text, speech, image and video). Need for efficient archiving and retrieval of this data has fostered the development of pattern recognition algorithms in new application domains (e.g., text, image and video retrieval, bioinformatics, and face recognition).Design of a pattern recognition system typically follows one of the following approaches: (i) template matching, (ii) statistical methods, (iii) syntactic methods and (iv) neural networks. This course will introduce the fundamentals of statistical pattern recognition with examples from several application areas. Techniques for analyzing multidimensional data of various types and scales along with algorithms for projection, dimensionality reduction, clustering and classification of data will be explained. The course will present various approaches to exploratory data analysis and classifier design so students can make judicious choices when confronted with real pattern recognition problems. It is important to emphasize that the design of a complete pattern recognition system for a specific application domain (e.g., remote sensing) requires domain knowledge, which is beyond the scope of this course. Students will use available MATLAB software library and implement some algorithms using their choice of a programming language.PrerequisitesCSE 232, MTH 314, and STT 441, or equivalent courses.Text BookDuda, Hart and Stork, Pattern Classification, Second Edition, Wiley, 2001.You may find the errata list useful.A number of books on pattern recognition have been put on the Assigned Reading in the Engineering Library. In addition, a number of journals, including Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, IEEE Trans. Pattern Analysis & Machine Intelligence (PAMI), IEEE Trans. Geoscience & Remote Sensing, IEEE Trans. Image Processing, and IEEE Trans. Speech, Audio, and Language Processing routinely publish papers on pattern recognition theory and applications.Assigned ReadingCourse ScheduleGradingCourse grade will be assigned based on scores on six homework assignments, two exams and one project. Weights for these three components are as follows: HW (25%), MID TERM EXAM (25%), FINAL EXAM (25%), PROJECT (25%). The cumulative score will be mapped to the letter grade as follows: 90% or higher: 4.0; 85% to 90%: 3.5; 80% to 85%: 3.0 and so on.Both the exams will be closed book. Makeup exams will be given ONLY if properly justified. Homework solutions must be turned in the class on the date they are due. Late homework solutions will not be accepted. Homework solutions should be either typed or neatly printed.Please refer to MSU's policy on the Integrity of Scholarship. All homework solutions must reflect your own work. Failure to do so will result in a grade of 0 in the course.Course ProjectThe purpose of the project is to enable the students to get some hands-on experience in the design, implementation and evaluation of pattern recognition algorithms. To facilitate the completion of the project in a semester, it is advised that students work in teams of two. You are expected to evaluate different preprocessing, feature extraction, and classification (including bagging and boosting) approaches to achieve as high accuracy as possible on the selected classification task. The task for the project is described here.The project report should clearly explain the objective of the study, some background work on this problem, difficulty of the classification task, choice of representation, choice of classifiers, classifier combination strategies, error rate estimation, etc. For most of the classifiers, e.g., support vector machines and neural networks, software packages are available in the public domain. Feel free to use them. Emphasis of the project is to solve a practical and interesting pattern recognition problem using the tools that you have learnt in this course. It would be instructive to see how close you can come to the state-of-the-art accuracy on this database. Use the projection algorithms to display 2- and 3-dimensional representations of the multidimensional patterns.Some tips for your project∙If you want to apply multiple discriminant analysis to a high-dimensional data set, you need to first apply PCA toreduce the dimensionality, so that the within-class scatter matrix is not nearly singular.∙If you encounter "out of memory" error when running some third-party software, you can create different classifiers fordifferent random subset of the data, and combine theclassifiers.∙If you encounter "out of memory" error when running some program you wrote yourself, talk to the TA. He probably knowssome tricks to reduce the memory consumption.CSE 802 Home Page。