《模式識別導(dǎo)論》課程教學(xué)大綱

1、《模式識別導(dǎo)論模式識別導(dǎo)論》課程教學(xué)大綱課程教學(xué)大綱1簡況：簡況：開課單位：電子信息與電氣工程學(xué)院自動化系學(xué)科：模式識別與智能系統(tǒng)課程編號：待定中文英文名稱：模式識別導(dǎo)論IntroductiontoPatternRecognition學(xué)時學(xué)分：32學(xué)時2學(xué)分開課時間：秋預(yù)修課程：工程數(shù)學(xué)概率論面向?qū)I(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)，自動控制主要教學(xué)內(nèi)容和基本要求：《模式識別導(dǎo)論》課程是面向控制學(xué)科本科高年級的選修課程，主要介紹現(xiàn)代模式識別中統(tǒng)計模

2、式識別的基本概念、基礎(chǔ)理論和基本方法。課程以直觀的視覺模式（即圖像）為先導(dǎo)，圍繞模式信息的處理、分析和辨識展開，從具體到一般逐步培養(yǎng)學(xué)生對模式識別的認識和興趣，并通過課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握基本的模式識別理論和方法。課程的教學(xué)內(nèi)容分為視覺模式分析和統(tǒng)計模式識別兩部分，視覺模式分析的主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像的空域處理方法、數(shù)字圖像的頻域處理方法、邊緣提取與分割、圖像模式的表示與特征提取、圖像模式識別等內(nèi)容；統(tǒng)計模式識別部分的主要內(nèi)容包括基于貝葉

3、斯決策理論的識別方法、近鄰分類方法、聚類分析、特征選擇方法等內(nèi)容。主要參考書：（1）數(shù)字圖像處理(Matlab版)（DigitalImageProcessingUsingMatlab），RafaelC.Gonzalez，RidE.Woods，StevenL.Eddins著，電子工業(yè)出版社。（2）孫即祥編著，《現(xiàn)代模式識別》，高等教育出版社2課程性質(zhì)和任務(wù)課程性質(zhì)和任務(wù)本課程課程是面向控制學(xué)科本科高年級的選修課程，也是控制學(xué)科中模式識別與

4、智能系統(tǒng)專業(yè)的基礎(chǔ)課程，屬于導(dǎo)論性質(zhì)的課程，主要介紹現(xiàn)代模式識別中統(tǒng)計模式識別的基本概念、基礎(chǔ)理論和基本方法。課程教學(xué)的主要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生對模式識別的認識和興趣，掌握基本的模式識別理論和方法。3課程的教學(xué)內(nèi)容和基本要求課程的教學(xué)內(nèi)容和基本要求一.課程概論課程概論（學(xué)時（學(xué)時1）教學(xué)目的：１.掌握模式識別最基本的概念２.掌握和理解模式識別系統(tǒng)的基本組成３.了解典型的模式識別方法教學(xué)內(nèi)容：1模式識別的基本概念2模式識別系統(tǒng)的構(gòu)成3模式識別典

5、型方法4模式識別的應(yīng)用領(lǐng)域第5章圖像中模式的表示及特征提取圖像中模式的表示及特征提?。▽W(xué)時（學(xué)時4）教學(xué)目的：１.掌握圖像區(qū)域邊界的Fourier描述子方法２.掌握常見的紋理圖像特征提取方法３.理解主成分分析的原理和應(yīng)用４.掌握圖像相關(guān)匹配識別方法及Matlab實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容：１.圖像區(qū)域邊界表示方法２.紋理圖像特征提取方法３.圖像不變矩特征提取４.主成分分析的原理和應(yīng)用５.圖像模式識別的基本方法三.統(tǒng)計模式識別統(tǒng)計模式識別第1章概述概述

6、（學(xué)時（學(xué)時2）第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（學(xué)時數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（學(xué)時2）第3章用似然函數(shù)進行模式識別用似然函數(shù)進行模式識別（學(xué)時（學(xué)時4）教學(xué)目標(biāo)：1.掌握最小錯誤率Bayes決策的問題描述、決策規(guī)則。2.掌握最小風(fēng)險Bayes決策的問題描述、決策規(guī)則。3.掌握最小錯誤率Bayes決策與最小風(fēng)險Bayes決策之間的關(guān)系。4.掌握條件密度函數(shù)為正態(tài)分布的情況下，最小錯誤率Bayes決策在各種情況下的分界面方程和分界面性質(zhì)。5.掌握錯誤率的基本概念。6.掌握

7、在正態(tài)等協(xié)方差情況下，錯誤率閉式解的推導(dǎo)。7.掌握在正態(tài)不等協(xié)方差情況下，錯誤率上界的獲取。8.掌握在一般情況下，錯誤率的實驗估計。教學(xué)內(nèi)容：1.幾種統(tǒng)計決策規(guī)則1）最小錯誤率Bayes決策2）最小風(fēng)險Bayes決策3）正態(tài)分布的最小錯誤率Bayes分類器2.錯誤率（二類）1)正態(tài)等協(xié)方差情況2)錯誤率上界3)錯誤率的實驗估計第4章用距離函數(shù)進行模式識別（學(xué)時用距離函數(shù)進行模式識別（學(xué)時4）教學(xué)目標(biāo)：1.掌握最近鄰分類器的基本原理與分類