课程简介
模式识别就其学术内涵，是一门数据处理、信息分析的学科，就其应用特征讲，属于人工智能、机器学习范畴。
模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课，也是许多其它专业的选修课,在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践并重。要求先修课程：高等数学、概率统计、线性代数和程序设计。
模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化理论、图论、模糊数学等，用到控制论、信号处理、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、遥感目标识别，触及生物、天文、地质、经济、医学、侦探、军事等众多领域。伴随越来越强劲的智能化需求，其应用和自身发展将更加广泛而深入，模式识别有关的理论和方法已渗透应用于其它学科，如知识发现、数据挖掘等。
我们开设本课程已有30年历史。近五年来，先后获湖南省教学成果二等奖1次、军队级教学成果二等奖1次、学校教学成果一等奖1次、学校教学成果二等奖1次、校教学集体奖1次，教学组中1人被评为全军优秀教师，1人获军队院校育才奖金奖，2人获育才奖银奖，5人次获学校教学优秀个人三等奖，2人次被评为优秀中青年教师，2人次获校研究生教学一等奖，3人次获校研究生教学三等奖，1人获优秀导师奖。
教学组先后出版了7本自编系列教材，其中《现代模式识别》被教育部评审定为推荐教材用书，被大学出版学会评为2002－2003年度中南地区优秀教材一等奖，为清华大学、中国科技大学、武汉大学、南开大学等选用，被中科院、华中科技大学指定为研究生入学考试的参考书。《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》获得了国防科技图书基金资助。另有3本为中国科学院规划教材，1本被列入国家“十一五”规划教材。
课程历史沿革
七十年代初电子工程系随哈尔滨军事工程学院主体南迁至长沙，鉴于学校各专业的需求，我系于1979年和1981年在我校首先设置了不同深度的《模式识别》课程，分别作为研究生学位课和本科生专业基础课。我校也是全国开设模式识别课程最早的学校之一，当时，由国家高教部指派全国高校教师前来进修，如天津大学、中山大学、哈工大、东南大学、四川大学等。孙即祥教授在当时承担本课程的辅导工作。
为了适应模式识别技术的发展和不同学科的需求，多年来我们对模式识别的教学内容、课程设置体系和实验教学上不断进行了改革实践。通过三十年的积累与建设，从理论和实践两方面都得到了提高，凝聚起了一支经验丰富并富有活力的教学团队。
在教材与教学内容方面，始终坚持对国际著名大学同类课程的比较分析研究，积极展开自编教材建设，及时反映模式识别领域的新思想、新技术、新方法。教学组编写了《现代模式识别》、《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》、《图像处理》、《图像分析》、《图像压缩与投影重构》等系列教材。《现代模式识别》被教育部评审后定为推荐高等院校教材用书，被大学出版学会评为2002－2003年度中南地区优秀教材一等奖，先后被中国科技大学、清华大学、南开大学、四川大学、武汉大学、华中科技大学、山东大学等多所大学采用，被这些大学及中科院指定为博士入学考试的参考书。《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》获得了国防科技图书基金资助。
在教学方法革新方面，突出理论与实践的结合，将案例教学贯穿课堂、实验、课后习题、课外竞赛整个教学环节。充分利用先进教学手段，使课件精炼生动、课堂有程序演示、课后有二次开发平台支撑。实验课开设覆盖课程全部知识点的12个实验，且全部使用实际科研真实数据，真正做到了从演示验证到研究开发的贯通。利用网站开展互动教学，开发了网络教学辅助平台，效果显著。
随着“十一五”实验室建设、“211工程”二期建设计划逐步推进，模式识别在教学环境建设方面得到了全面发展， “十一五”本科信息工程实验室建设已初具规模，配备了工作站、指纹采集仪、虹膜采集仪等设备以及丰富的识别软件，购买了大量遥感图像，为将来的人才培养和科学研究提供更好的实验保障。
2007年后，面对新军事变革的挑战，结合我校培养高技术条件下既懂技术又懂指挥的复合型军事的人才培养方案，我们承担了指挥军官基础教育学院的《模式识别》课程的理论及实验教学。一方面信息技术的发展对人才培养提出了更高的要求，另一方面军事体能、军事战术、理论、素质教育时间的增加，大大减少了本课程的教学时数。为此，我们进行了重点改革。课程改革的主导思想是，将模式识别原理与军事紧密结合，浓缩课堂讲授，拓宽应用实验。2007年秋季，完成了用32学时讲授原50学时主干内容的教学实验，并获得成功。
教材及相关资料建设
本课程的教材建设始终坚持引进原版教材和自编教材相结合的原则。90年代中期以来，教学组不断跟踪分析国际模式识别最新教材。国外教材的特点之一是其内容比较侧重于作者所从事的研究工作，没有从教学角度考虑教材的撰写工作，局部内容先进，论述深入，但总体结构以专题为主，与教学要求存在一定出入。在长期的教学实践中，我们充分吸收国际先进教材的内容，逐步形成了体系由浅入深、论述全面深入的教学讲义。在此基础上，2001年获得国防工业出版社国防科技图书基金资助，出版了《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》。2002年在国防科技大学出版社出版了《现代模式识别》，目前，教学组已经与科学出版社签订合同，即将出版《机器学习》等后续教材。
教学组撰写的模式识别系列教材适用于不同层次的、不同专业的教学需求，其中《现代模式识别》重点叙述模式识别领域的基础知识，《机器学习》着眼于模式识别领域当前最新的研究课题，而《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》则关注具体的先进方法和手段，三者相辅相成，覆盖从本科、硕士研究生到博士研究生的各个阶段，既能巩固基础知识，又能面向高层应用。多年来的教学实践表明，教学组撰写的教材体系对于培养创新型人才起到了重要作用。
（1）《现代模式识别》，国防科大出版社，2002.1；
被教育部评审定为高等院校推荐教材用书，被大学出版学会评为2002－2003年度中南地区优秀教材一等奖，先后被中国科技大学、清华大学、南开大学、四川大学、武汉大学、吉林工业大学等多所国内著名大学采用，被中科院、华中科技大学指定为研究生入学考试参考书。
（2）《现代模式识别》，第二版，高教出版社出版，08年夏出版。
（3）《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》，国防工业出版社，2001.9；
获得了国防科技图书基金资助。
（4）《图像处理》，科学出版社，2004.9；
中国科学院规划教材，被教育部审评为“十一五”国家规划教材。
（5）《图像分析》，科学出版社，2005.7；
中国科学院规划教材。
（6）《图像压缩与投影重构》，科学出版社，2005.7；
中国科学院规划教材。
（7）《数字图像处理》，河北教育出版社，1993.6。
95年获校优秀教材二等奖。
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