模式识别0-课程介绍
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
《模式识别课件》课件
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》教学大纲二、教学目标本课程教学目标：本课程是信息工程专业的一门专业拓展课。
通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法。
通过课堂与课外练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。
三、教学内容及基本要求第一章绪论（4学时）（一）教学目标1. 了解人工智能与模式识别的发展历史与现状；2. 掌握模式识别和模式的概念，模式的描述方法；3. 熟悉模式识别系统的组成以及各部分的功能，掌握模式识别的过程。
（二）重点、难点重点：模式识别和模式的概念，模式识别系统的组成以及各部分的功能；难点：模式识别系统的组成以及各部分的功能。
（三）教学方法本章以课堂教学为主，结合已经存在的资料来介绍该课程的核心内容。
（四）教学内容1. 模式和模式识别；2. 模式的分类；3. 模式识别系统的基本构成；4. 模式识别方法及其分类；5. 模式识别举例。
第二章统计模式识别中的几何方法（6学时）（一）教学目标1. 了解统计分类的基本思想；2. 掌握模式的相似性度量和最小距离分类器；3. 掌握线性与非线性可分情况下的几何分类法；4. 了解非线性可分情况下的几何分类法与最优分类超平面。
（二）重点、难点重点：模式的相似性度量和最小距离分类器，线性与非线性可分情况下的几何分类法；难点：模式的相似性度量和最小距离分类器，非线性可分情况下的几何分类法与最优分类超平面。
（三）教学方法本章以课堂教学为主，结合已经存在的资料来介绍该课程的核心内容。
（四）教学内容1. 统计分类的基本思想（1）特征空间和分类器设计；（2）两个例子；2. 模式的相似性度量和最小距离分类器（1）相似性度量和距离函数；（2）最小距离分类器；3. 线性可分情况下的几何分类法（1）线性判别函数和线性分类器；（2）线性判别函数的参数确定；（3）感知器算法；（4）收敛性定理；（5）梯度下降法；（6）最小平方误差法；4. 非线性可分情况下的几何分类法（1）广义线性判别函数法；（2）分段线性判别函数；（3）非线性判别函数法：位势函数法；5. 线性可分问题的非迭代解法6. 最优分类超平面第三章统计模式识别中的概率方法（8学时）（一）教学目标1. 了解用概率方法描述分类问题与几个相关的概念；2. 掌握最小错误概率判决准则和最小风险判决规则；3. 掌握线性与非线性可分情况下的几何分类法；4. 掌握贝叶斯统计判决规则的似然比表现形式与贝叶斯分类器的一般结构；5. 了解最小最大判决规则与几种分类器设计。
模式识别(国家级精品课程讲义)
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
《模式识别》课程标准精选全文完整版
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。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。
本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。
二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。
三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。
研究生模式识别课程汇报
研究生模式识别课程汇报模式识别是一门研究如何将输入数据划分到不同类别的学科。
它在许多领域都有广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等。
本次汇报将介绍研究生模式识别课程的主要内容和学习成果。
一、课程内容：1. 绪论：介绍模式识别的基本概念、任务和应用领域。
2. 模式分类：包括最近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机等分类算法的原理和应用。
3. 特征选择和降维：介绍特征选择和降维的方法，如主成分分析、线性判别分析等。
4. 聚类分析：介绍聚类分析的基本概念和常用算法，如K-means聚类、层次聚类等。
5. 神经网络：介绍人工神经网络的基本结构和学习算法。
二、学习成果：1. 掌握了模式识别的基本概念和任务。
2. 理解了各种分类算法的原理和应用。
3. 熟悉了常用的特征选择和降维方法。
4. 理解了聚类分析的原理和应用。
5. 熟悉了神经网络的基本结构和学习算法。
三、实际应用案例：本课程还结合了实际应用案例，学生们通过实践项目掌握了模式识别在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用方法。
1. 计算机视觉：通过图像特征提取和分类，实现物体识别和图像分类任务。
2. 自然语言处理：通过文本特征提取和分类，实现文本情感分析和文本分类任务。
通过这些实际应用案例的实践，学生们更好地理解了模式识别的实际应用，并提高了解决实际问题的能力。
总结：通过本研究生模式识别课程的学习，学生们深入了解了模式识别的基本概念、分类算法、特征选择和降维方法、聚类分析以及神经网络等内容。
通过实践项目的推动，学生们在实际应用中掌握了模式识别的方法，并提高了解决实际问题的能力。
《模式识别》课件
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据稀疏性与不平衡性
总结词
数据稀疏性和不平衡性是模式识别领域面临的重大挑 战，需要采取有效的方法和技术来解决。
详细描述
在许多实际应用中，由于数据量不足或数据分布不均衡 ，模式识别算法往往难以获得准确和可靠的结果。为了 解决这个问题，需要研究和发展新的算法和技术，以提 高算法的鲁棒性和泛化能力。
医学诊断
总结词
医学诊断是一种基于医学影像和人工智能技术的模式识 别应用，用于辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
详细描述
医学诊断技术通过分析医学影像数据，提取病变特征， 实现疾病的自动检测和分类。在肺癌、乳腺癌、皮肤癌 等领域，医学诊断技术为医生提供了更加准确和可靠的 诊断依据，有助于提高疾病诊断的准确性和效率。
语音识别
要点一
总结词
语音识别是一种基于语音信号处理和人工智能技术的模式 识别应用，用于将语音转换为文本信息。
要点二
详细描述
语音识别技术通过采集语音信号、提取语音特征、转换为 文本格式，实现语音到文本的自动转换。在语音助手、智 能客服、语音导航等领域，语音识别技术为人们提供了更 加便捷和高效的服务体验。
高维数据处理
总结词
随着数据维度的增加，高维数据处理成为模式识别领域的一个重要挑战。
详细描述
高维数据通常具有更大的数据量和更复杂的数据结构，这使得传统的模式识别算法难以处理。为了解 决这个问题，需要研究和发展新的算法和技术，以降低计算复杂度、提高算法效率和准确性。
多模态信息融合
总结词
多模态信息融合是模式识别领域的一个重要发展方向，通过融合不同类型的信息可以提高识别准确性和可靠性。
详细描述
多模态信息融合涉及将来自不同类型传感器的信息进行整合和分析，以提取出更丰富、更全面的特征。为了实现 有效的多模态信息融合，需要研究和发展新的算法和技术，以实现不同类型信息的有效融合和特征提取。
模式识别介绍课件
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
《模式识别》课程教学大纲(本科)
《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。
由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。
（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。
本课程为后续智能优化方法打下理论基础。
三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握模式识别的基本概念，包括特征提取、分类器设计等；2. 使学生了解模式识别在现实生活中的应用，如图像识别、语音识别等；3. 帮助学生理解并掌握不同模式识别算法的原理及优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python等）实现简单模式识别任务的能力；2. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，提高学生的动手实践能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对模式识别技术的兴趣，激发学生探索未知、勇于创新的科学精神；2. 培养学生具有积极的学习态度，树立正确的价值观，认识到技术对社会发展的积极作用；3. 引导学生关注人工智能伦理问题，培养其具有良好社会责任感。
课程性质：本课程为理论与实践相结合的课程，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础、编程能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，采用案例教学、任务驱动等教学方法，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新能力。
在教学过程中，关注学生的情感态度价值观的培养，使其成为具有社会责任感的优秀人才。
通过分解课程目标为具体的学习成果，为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 基本概念：特征提取、特征选择、分类器、评估指标等；教材章节：第一章 模式识别概述2. 传统模式识别方法：统计方法、结构方法、模糊方法等；教材章节：第二章 传统模式识别方法3. 机器学习方法：监督学习、无监督学习、半监督学习等；教材章节：第三章 机器学习方法4. 特征提取技术：主成分分析、线性判别分析、自动编码器等；教材章节：第四章 特征提取技术5. 分类器设计：决策树、支持向量机、神经网络、集成学习等；教材章节：第五章 分类器设计6. 模式识别应用案例：图像识别、语音识别、生物特征识别等；教材章节：第六章 模式识别应用案例教学安排与进度：第1周：基本概念学习，了解模式识别的发展历程；第2-3周：学习传统模式识别方法，对比分析各种方法的优缺点；第4-5周：学习机器学习方法，掌握监督学习、无监督学习的基本原理；第6-7周：学习特征提取技术，进行实践操作；第8-9周：学习分类器设计，通过实例分析各种分类器的性能；第10周：学习模式识别应用案例，开展小组讨论和项目实践。
模式识别培训课程课件
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。
模式识别实验课程设计
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。
模式识别课程概述【可编辑PPT】
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
模式识别 教学大纲
模式识别一、课程说明课程编号：420120Z10课程名称：模式识别/ Pattern Recognition课程类别：专业教育课程学时/学分：32/2先修课程：高等数学、线性代数、概率统计等适用专业：自动化、探测制导与控制、信息与计算科学、应用数学教材、教学参考书：[1]模式识别，张学工编，清华大学出版社，2010年8月。
[2]模式识别，边肇祺，清华大学出版社，2000；[3]模式识别-原理、方法及应用，吴逸飞译。
清华大学出版社，2003；[4]模式分类（原书第二版）.（美）迪达等著，李宏东等译.机械工业出版社，2003；[5]统计模式识别（第三版）, Keith D. Copsey Andrew R. Webb著,王萍等(译)，电子工业出版社，2015.1。
二、课程设置的目的意义本课程主要研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
本课程的教学目标是，通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理，理解并掌握诸如贝叶斯估计、最大似然估计等基本分析方法与算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
三、课程的基本要求1.知识要求①熟悉模式识别的相关常识与概念，以及一些基本问题和研究方法；②理解最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策；③理解最大似然估计、贝叶斯方法与概率密度估计；④理解线性判别函数的基本概念,理解fisher线性判别分析;⑤理解分段线性判别函数和二次判别函数；⑥理解特征的评价准则。
2.能力要求①掌握模式识别的基本思想和方法；②能对实际模式识别问题进行数学抽象，建模分析；③具备借助于计算机进行一定模式识别的分析和设计能力。
3.素质要求能到中电、兵器及其它民用单位从事自动目标识别工程，包括武器系统的导弹制导、交通及安防等行业的目标识别等，以及国民经济中其它有关部门的模式识别工程的技术工作。
四、教学内容、重点难点及教学设计注：实践包括实验、上机等五、实践教学内容和基本要求无。
关于模式识别的课程设计
关于模式识别的课程设计一、教学目标本课程旨在帮助学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用,提高他们在实际问题中运用模式识别的能力。
具体的教学目标如下:1.知识目标(1)理解模式识别的定义、特点和分类。
(2)掌握特征提取、降维和分类器设计等基本技术。
(3)了解模式识别在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标(1)能够运用模式识别的基本技术解决实际问题。
(2)能够使用相关软件和工具进行模式识别的实验和应用。
(3)具备一定的创新能力和团队合作精神,能够参与模式识别相关项目的研究和开发。
3.情感态度价值观目标(1)培养学生的科学精神和批判性思维。
(2)增强学生的社会责任感和使命感,关注模式识别在国家安全、经济发展和社会进步等方面的应用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.模式识别概述:介绍模式识别的定义、特点和分类,以及模式识别的发展历程和现状。
2.特征提取:介绍特征提取的概念、方法和应用,包括图像特征提取、音频特征提取等。
3.降维:介绍降维的概念、方法和应用,包括主成分分析、线性判别分析等。
4.分类器设计:介绍分类器设计的方法和应用,包括感知机、支持向量机、决策树、随机森林等。
5.模式识别应用:介绍模式识别在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
三、教学方法本课程采用多种教学方法,包括讲授法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法:通过教师的讲解,让学生了解模式识别的基本概念、方法和应用。
2.案例分析法:通过分析具体的模式识别应用案例,让学生了解模式识别在实际问题中的应用。
3.实验法:通过实验让学生掌握模式识别的基本技术和相关软件工具的使用。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材:主要包括《模式识别与机器学习》、《模式识别原理》等。
2.参考书:主要包括《统计学习基础》、《机器学习》等。
3.多媒体资料:包括教学PPT、视频资料等。
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Dr. Jing Bai
baijing_nun@
什么是模式识别？
什么是模式识别？ 简单的说，模式识别就是让计算机具有人 的识别能力，完成对特定事物、现象的识 别！ 举例？
参考书目
Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas, (2009) Pattern Recognition (4th edition), Elsevier, ISBN 978-159749-272-0. 边肇祺 模式识别（第二版，清华大学出版社，2000） 孙即详 现代模式识别（国防科技大学出版社）
目标
掌握模式识别的基本概念和方法 有效地运用所学知识和方法解决实际问题 为研究新的模式识别的理论和方法打下基 础 Grading: Project and report
Project
3-4人一组 利用matlab或C等，完成一个独立的模块的 程序实现、测试、分析
第一组：基于贝叶斯的分类 第二组：KNN 第三组：感知器算法 第四组：SVM
机构、会议和刊物
1973年IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议， ICPR（International Conference on Pattern Recognition， 此后两年一次）成立了国际模式识别协会——“IAPR” 1977年IEEE成立了模式分析与机器智能（PAMI）委员会， IEEE TRANS on PAMI，并支持ICCV， CVPR两个会议 其它刊物：Pattern Recognition, Pattern Recognition letters, Pattern Analysis and Application International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intellengence 国内的学术组织有电子学会、通信学会、自动化协会、中 文信息学会等
89 94 86 91 89 94 86 91 90 92 86 93 92 94 91 94
92.75 90.25 90 90
report
2人一组汇报论文 自己确定14-17年间 SCI检索期刊中相关论 文一篇 或者 选择老师提供论文一篇 汇报时间：20-40分钟之间 评价指标（论文自身的质量5分，论文讲述 情况40分【全面概括，重点突出，清晰易 懂】，回答问题20分，对论文的分析及评 价20分） 论文实现15分
讲解
22 24 20 23 22 23 20 24 23 24 22 22 23 25 23 23
分析
19 18 18 17 16 19 19 16 17 18 18 18 18 18 19 19
提问
13 13 13 13 13 14 12 12 12 13 14 14 13 13 14 14
分组成 平均成 绩汇总 绩
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
愿同学们能够快快乐乐地学好这门课！
评分：组间互评（实现40、讲解25、分析 20、回答问题15）
组别
第一组 基 于 贝 叶 斯 的 分类 第二组 KNN 第三组 感 知 器 算法 第四组 SVM
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
实现
35 39 35 38 38 38 35 39 38 37 32 39 38 38 35 38