模式识别导论

课程编码：081104M05014H 英文名称：Fudamentals of Pattern Recognition 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业普及课 主讲教师：向世明等

本课程为计算机科学、软件工程、控制科学与工程、信息安全、电子信息、管理科学、应用数学等学科研究生的专业普及课。通过本课程教学，学生能够从宏观层面了解模式识别的知识体系、模式识别最新研究成果和前沿研究动态；从微观层面掌握模式识别的基本概念、模式分类的基本理论、经典方法及其算法原理，并能编程实现部分经典模式分类方法；培养学生在模式识别及其应用领域的研究兴趣，为进一步开展模式识别相关应用研究与技术开发奠定基础。
本课程所讲授的内容主要属于统计模式识别的范畴，需要线性代数、高等数学、概率论与数理统计的相关知识。尽管我们力争采用“从零开始-经典知识讲解”的教学方式，但仍然建议同学们对线性空间、矩阵向量运算、矩阵求逆、函数梯度、条件概率、正态分布等概念、性质和计算方法等相关知识进行复习或预习。
授课方式：课堂讲授为主，每周一次讲授，每次三学时。每两周布置一次作业，包含对基本概念与基本算法和简述、基本计算、或(和)经典算法编程实现。

线性代数、高等数学、概率论与数理统计、编程语言

第一章 绪论 3学时 向世明
第1节 模式识别基础
第2节 模式识别系统流程
第3节 模式识别系统设计
第4节 模式识别方法分类
第5节 本课程内容体系
第二章 贝叶斯决策理论 3学时 向世明
第1节 模式统计表示
第2节 最小风险决策
第3节 判别函数和决策面
第4节 高斯概率密度估计
第5节 高斯密度下的判别函数
第6节 错误率分析
第三章 概率密度函数估计 3学时 向世明
第1节 最大似然估计
第2节 贝叶斯估计
第3节 密度估计
第4节 Parzen窗方法
第5节 K近邻估计
第6节 最近邻规则
第四章 非参数法 3学时 向世明
第1节 密度估计
第2节 Parzen窗方法
第3节 K近邻估计
第4节 最近邻分类器
第五章 线性分类器设计 3学时 向世明
第1节 线性判别函数与决策面
第2节 广义线性判别函数
第3节 两类可分情形下的线性判别函数
第4节 线性感知器准则
第5节 松驰方法
第6节 线性最小二乘方法及Ho-Kashyap 方法
第7节 多类分类器设计
第六章 神经网络和深度学习 6学时 向世明
第1节 神经网络发展简史
第2节 前馈神经网络
第3节 反向传播算法与分析
第4节 其它神经网络结构
第5节 深度学习发展状况
第6节 自编码器
第7节 卷积神经网络
第七章 聚类分析 3学时 樊彬
第1节 基本概念
第2节 基于密度的聚类
第3节 K均值聚类
第4节 模糊K均值聚类
第5节 层次聚类
第6节 谱聚类
第八章 支持向量机 3学时 樊彬
第1节 支持向量机原理
第2节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化
第3节 线性支持向量机与软间隔最大化
第4节 核支持向量机
第九章 特征提取与特征选择 6学时 樊彬
第1节 特征提取方法(视觉、语言、语音)
第2节 主成分分析
第3节 线性判别分析
第4节 非线性特征提取方法
第5节 特征选择准则
第6节 特征选择方法
第十章 决策树方法 3学时 樊彬
第1节 决策树模型
第2节 决策树生成与剪枝
第3节 经典决策树算法
第十一章 模式识别典型应用与前沿研究方法 3学时 樊彬
第1节 生物特征识别
第2节 视觉目标分割、检测与识别
第3节 语音识别
第4节 自然语言处理
第5节 模式识别研究前沿

首席教师向世明研究员简介：
向世明，研究员，博士生导师，研究方向为模式识别理论与方法、计算机视觉、大数据分析。2004年7月获中科院计算技术研究所博士学位。2004年10月至2006年12月在清华大学自动化系从事博士后研究工作。2007年3月至今先后任模式识别国家重点实验室副研究员、研究员、博士生导师。
迄今已在高水平国际期刊或主流会议上发表论文120余篇，其中包含IJCV、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-NNLS、IEEE T-KDE、IEEE T-SMC-B、IEEE T-MM、IEEE T-CSVT、IEEE T-GRS、PR、ICCV、CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、CIKM、ECML等。1999-2002年期间，以第一作者在电子工业出版社和清华大学出版社出版计算机图形学、数字图像处理图书共计三部。Google Scholar引用4000余次，H-index为32。获国家授权发明专利6项。作为项目负责人，完成多项国家级项目，目前主持一项国家自然科学基金重大研究计划中的重点支持项目。现为《计算机辅助设计与图形学学报》的编委，中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会秘书长。

主讲教师樊彬副研究员简介：
樊彬，副研究员，硕士生导师，研究方向为模式识别与计算机视觉。2006年7月获北京化工大学学士学位，北京市优秀毕业生，2011年7月获中科院自动化研究所博士学位，2015年瑞士洛桑联邦理工大学访问学者。2011年至2019年先后任模式识别国家重点实验室助理研究员、副研究员、硕士生导师。
迄今已在高水平国际期刊或主流会议上发表论文40余篇，包含IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-NNLS、IEEE T-MM、IEEE T-GRS、PR、ICCV、CVPR、ECCV、AAAI等，受Springer出版社邀请出版图像特征描述英文学术专著一部。现为SCI期刊Neurocomputing编委，IEEE高级会员，中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国人工智能学会模式识别专业委员会委员，中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员，中国图形图像学会机器视觉专业委员会委员。