模式识别是一种重要的信息技术，涉及多个交叉学科，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、机器学习、人工智能、图像处理和计算机视觉等。它主要关注如何通过计算机系统来理解和分类各种输入数据，例如图像、声音、文本等。在教学过程中，模式识别的概念、基本方法和算法原理是重点，旨在帮助学生掌握理论知识并将其应用到实际问题中。
教学方法强调理论与实践的结合，避免过于复杂的数学推导，以便让学生更易于理解和应用。教学目标不仅要求学生掌握基本概念，还期望他们能有效地利用所学解决实际问题，为深入研究新理论和技术打下基础。此外，鼓励学生通过阅读最新英文文献来提升自己的专业水平，并在课题研究中运用模式识别的知识。
教材和参考文献方面，推荐了R. Duda等人编写的《Pattern Classification》、边肇祺的《模式识别》以及蔡元龙的《模式识别》等著作，这些都是学习模式识别的重要资源。
模式识别领域由国际电气与电子工程师协会(IEEE)在1973年发起的国际模式识别会议(ICPR)和国际模式识别协会(IAPR)推动发展，随后还有PAMI委员会、IEEE Trans. on PAMI期刊以及ICCV、CVPR等重要会议和出版物。这些平台促进了该领域的研究和交流。
模式识别的基本概念包括模式、模式空间和模式识别。模式可以理解为在时间和空间中可观察到的、具有可区分性和相似性的物体或信息。模式识别则是确定样本所属类别的过程，通过特征空间中的样本观察数据来实现。模式识别研究的主要目的是利用计算机进行分类，降低错误概率，使结果尽可能接近真实情况。
历史上，模式识别的发展经历了多个阶段，从G. Tauschek的数字阅读机到Fisher的统计分类理论，再到Noam Chomsky的形式语言理论、L.A.Zadeh的模糊集理论、Hopfield网和BP网的神经网络模型，以及后来的小样本学习理论和支持向量机(SVM)等。这些发展推动了模式识别在生物学、天文学、经济学、医学、工程、军事、安全等多个领域的广泛应用，如细胞学分析、股票预测、心电图识别、指纹识别等。
模式识别的方法主要包括统计方法、基于知识的方法、机器学习方法（如深度学习）和人工智能技术等。这些方法各有特点，可以根据具体应用场景选择合适的技术。模式识别是连接感知世界与智能决策的关键桥梁，对于理解和自动化处理复杂数据具有重大意义。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
