概論
? 模式識(shí)別的主要方法;
? 監(jiān)督模式識(shí)別與非監(jiān)督模式識(shí)別;
? 模式識(shí)別系統(tǒng)舉例;
? 模式識(shí)別系統(tǒng)的典型構(gòu)成
概率論基礎(chǔ)知識(shí)
? 概率論基礎(chǔ)知識(shí) 貝葉斯決策, 概率密度分布
? 最大似然估計(jì)
? 貝葉斯估計(jì)
? 維數(shù)問(wèn)題（精度、維數(shù)和訓(xùn)練集的大小； 計(jì)算復(fù)雜度；過(guò)擬合）
概率密度分布的非參數(shù)估計(jì)
? 非參數(shù)估計(jì)的基本原理與直方圖方法
? KN近鄰估計(jì)方法
? Parzen窗法
? 最近鄰規(guī)則
? 距離度量和最近鄰分類
? RCE網(wǎng)絡(luò)
? 級(jí)數(shù)展開(kāi)逼近
? 統(tǒng)計(jì)量估計(jì)中的重采樣技術(shù)(bootstrap, jackknife)
期望最大化(EM)
? 期望最大化
隱馬爾可夫模型
? 隱馬爾可夫模型
抽樣方法
? 馬爾可夫 蒙特卡洛
? Gibbs 采樣
? Slice 采樣
? 混合Monte carlo算法
2． 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
內(nèi)容
說(shuō)明
線性回歸
? 線性基礎(chǔ)模型
? 偏方方差分解
? 貝葉斯線性回歸
? 貝葉斯模型比較
? 參數(shù)估計(jì)（經(jīng)驗(yàn)貝葉斯）
? 固定基礎(chǔ)函數(shù)的限制
特征
? 特征選擇
2 特征的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
2 特征選擇的最優(yōu)算法
2 特征選擇的次優(yōu)算法
2 特征選擇的遺傳算法
2 以分類性能為準(zhǔn)則的特征選擇方法
? 特征提取
2 基于類別可分性判據(jù)的特征提取
2 主成分分析 (圖像)
2 Karhunen-Loeve變換
2 高維數(shù)據(jù)的低維顯示
2 多維尺度法
2 非線性變換方法簡(jiǎn)介
2 多重判別分析
? 特征提取與選擇對(duì)分類器性能估計(jì)的影響
分類器
? 線性分類器
2 線性判別函數(shù)的基本概念
2 Fisher線性判別器
2 感知器
2 最小平方誤差判別
2 最優(yōu)分類器超平面與線性支持向量
2 拉普拉斯逼近（Laplace 逼近）
? 非線性分類器
2 分段判別函數(shù)
2 二次判別函數(shù)
2 多層感知機(jī)
2 支持向量機(jī)
2 核函數(shù)
? 其它分類器
2 近鄰法
2 決策樹(shù)
2 邏輯回歸
2 Boosting
2 隨機(jī)方法
2 基于規(guī)則的方法
系統(tǒng)評(píng)價(jià)
? 監(jiān)督模式識(shí)別方法的錯(cuò)誤率估計(jì)
? 有限樣本下錯(cuò)誤率的區(qū)間估計(jì)問(wèn)題
? 從分類的顯著性推斷特征與類別的關(guān)系
3． 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
內(nèi)容
說(shuō)明
模型方法
? 基于模型的方法
? 混合模型的估計(jì)(非監(jiān)督最大似然估計(jì);
正態(tài)分布情況下的非監(jiān)督參數(shù)估計(jì))
聚類方法
? 動(dòng)態(tài)聚類
? 模糊聚類
? 分級(jí)聚類
? 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? 劃分聚類
? 聚類的準(zhǔn)則函數(shù)
其它非監(jiān)督方法
? 圖論方法
? 在線聚類
? 圖模型
? 非監(jiān)督模式識(shí)別系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)
4． 圖像處理相關(guān)內(nèi)容
內(nèi)容
說(shuō)明
圖像處理的基本方法
? 幾何規(guī)范化 (平移，旋轉(zhuǎn)，縮放等，復(fù)原，增強(qiáng)等)
? 灰度級(jí)差值 (最近鄰差值等)
? 灰度規(guī)范化 (圖像平滑、直方圖均衡化、灰度變換)
? 邊緣檢測(cè)，梯度算子
? 形態(tài)學(xué)處理 (膨脹，腐蝕，開(kāi)操作，閉操作，細(xì)化，粗化，骨架，裁剪等)
圖像的特征提取
? 形狀特征(輪廓特征, 區(qū)域特征)
? 紋理特征(LBP,HOG,SURF,SIFT,HAAR )
? 顏色特征(顏色直方圖, 顏色矩, 顏色相關(guān)圖)
? 空間關(guān)系特征(基于模型的姿態(tài)估計(jì)方法, 基于學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)方法) | 
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