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前言
　　模式（Pattern）泛指蘊含在數(shù)據(jù)記錄中能夠體現(xiàn)事物或?qū)ο竽撤N內(nèi)在屬性的結構、特征、規(guī)律、趨勢或聯(lián)系，通常表現(xiàn)為某種重復出現(xiàn)的特定結構或形式。它可以是一系列事件或行為經(jīng)常相伴發(fā)生或發(fā)展的方式，或者是一系列線條、圖案、形狀、顏色組織在一起反復出現(xiàn)的樣式。模式識別（Pattern Recognition）就是通過對表征事物、現(xiàn)象的各種信息描述（數(shù)據(jù)、波形、圖像、文字、邏輯關系和其他任何可測量特征的集合）進行辨認、分析和處理，發(fā)現(xiàn)隱含在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，用以推斷未知數(shù)據(jù)的特征或類別，有效地完成識別、分類、解釋、預測和決策等任務。
　　模式識別首先是人類思考問題、解決問題、認知事物、認識世界的一種方式。俗語說：物以類聚，人以群分。人們根據(jù)事物和對象特征的異同對其進行區(qū)分或歸類，這將帶來以下兩方面的好處：一是對認識和經(jīng)驗分門別類地進行整理，找出隱含在數(shù)據(jù)記錄中的規(guī)律，形成系統(tǒng)性的知識，方便記錄、學習和傳播；二是根據(jù)已有的知識觸類旁通地認知新事物，做到人們常說的以此類推和舉一反三。
　　模式識別然后才是一種人工智能的領域和方法，它受人類智慧的啟發(fā)，模擬人類認知思考的模式和方法，以計算機為工具，綜合運用數(shù)值分析、概率統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡，以及其他機器學習和人工智能技術，尋找隱含在樣本數(shù)據(jù)背后的關聯(lián)性和相似性，自動識別并揭示事物之間的特定聯(lián)系、規(guī)律或趨勢，完成對對象的識別、分類、聚類、預測和決策。
　　模式和模式識別在概念上的寬泛性，源于模式識別應用范圍的廣泛性。模式識別無處不在（圖像識別、語音識別、文字識別等），其應用已經(jīng)遍及人們生活的方方面面。
　　模式識別應用于人類身份識別，包括人臉識別、指紋識別、語音識別、步態(tài)識別等，已經(jīng)在安防系統(tǒng)、手機支付、反恐等領域中獲得廣泛應用。
　　模式識別應用于基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng)，根據(jù)用戶提交到系統(tǒng)中的對象與互聯(lián)網(wǎng)上各種對象間的相似性進行信息查詢，例如輸入一幅圖像或一段視頻以檢索相似的圖像和視頻，輸入一段旋律以檢索相似的音樂作品等，極大地方便和豐富了人們的休閑娛樂生活。
　　模式識別將文字識別、語音識別、自然語言處理、語音合成等技術集成在一起，通過手機APP翻譯軟件實現(xiàn)了從圖像到文字的拍照翻譯、從文字到語言的朗讀、不同語言之間的實時互譯等功能，有效地促進了異國人士之間的交流，以及聾啞人和正常人的交流。
　　模式識別應用于工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)，通過在線分析圖像，既可以將產(chǎn)品自動區(qū)分為合格和不合格兩類，并完成合格品的自動裝箱和倉儲管理，也可以自動識別和定位不同的工件，并根據(jù)配合關系自動完成產(chǎn)品的在線裝配，從而顯著提高工業(yè)生產(chǎn)效率。
　　模式識別應用于家庭服務機器人，可以通過物體識別區(qū)分家居環(huán)境中的各種家具、工具、食品，通過人臉識別、語音識別、表情識別、手勢識別、情感識別與人交互，為人類提供陪伴交流和家居服務，通過助老助殘?zhí)嵘�老年人和殘疾人的生活質(zhì)量。
　　模式識別應用于交通領域，汽車自動駕駛采用行人檢測、車道識別、交通信號識別等技術，不僅能夠有效地消除人為駕駛錯誤和疲勞駕駛，保障交通安全，而且能夠有效地減少交通擁堵，提高行車效率；交管部門采用車牌識別和車輛異常行為識別等技術，實現(xiàn)了車輛違章抓拍和停車場自動收費；智慧交通系統(tǒng)識別交通場景中的車輛行駛狀況和擁堵狀況，可以輔助交警進行交通調(diào)度，并幫助城市規(guī)劃部門設計新的道路改善方案。
　　模式識別應用于醫(yī)療領域，在醫(yī)學影像分析方面，基于諸如X光片、CT圖像、超聲波檢測圖像、心電圖、腦電圖、肌電圖等各種醫(yī)療檢測數(shù)據(jù)，通過計算機輔助診斷可以有效地進行病理診斷，幫助醫(yī)生提高診斷的正確性和治療效率；基于生物信息學的基因比對和基因模式識別，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)特定基因序列與特殊疾病之間的因果關系，有助于發(fā)現(xiàn)癌癥和其他罕見病的治療方案。
　　模式識別應用于金融領域，通過金融數(shù)據(jù)分析和風險識別，可以有效地幫助人們進行股市預測、信用評分、欺詐檢測等，既可以識別異常交易和欺詐行為，發(fā)現(xiàn)潛在的風險因素和異常波動，幫助金融機構監(jiān)測和管理風險，提高金融安全，又可以識別市場需求和用戶偏好，幫助投資者做出更準確的投資決策或制定更有效的營銷策略。
　　總之，模式識別與人們的生活息息相關，其應用已經(jīng)深入人們工作和生活的方方面面。我們應該重視模式識別理論的發(fā)展以及模式識別技術的應用，尤其是要在普通高校的理工科學生中促進模式識別相關知識的普及，并在信息科學相關專業(yè)中推動模式識別課程教學改革的深入。
　　高教司順應時代的要求，主導推進戰(zhàn)略性新興領域十四五高等教育教材體系建設，以提高戰(zhàn)略性新興領域人才培養(yǎng)質(zhì)量。這是一個非常明智和及時的舉措。
　　作為長期從事模式識別相關教學和科研的高校一線教師，我們深知模式識別課程對于高校人工智能相關專業(yè)本科生知識架構和專業(yè)技能養(yǎng)成的重要性，也深感教材建設對于高校模式識別課程教學的重要性，因此，我們響應高教司的號召，把自己長期在一線教學科研中總結的經(jīng)驗融入這本教材的編寫，希望能夠?qū)�廣大青年學子對模式識別課程的學習有所裨益，也對我國高校人工智能學科教育教學的發(fā)展有所助力。
　　本書分為三部分。在基礎知識部分，重點講授模式識別的基本概念、模式識別系統(tǒng)的性能指標和一般結構等內(nèi)容；在模式分類部分，重點講授基于判別函數(shù)、統(tǒng)計理論、神經(jīng)網(wǎng)絡的模式分類等內(nèi)容；在模式聚類部分，重點講授動態(tài)聚類、層次聚類、高斯混合模型聚類、密度聚類等內(nèi)容。
　　由于編者學識水平所限，書中疏漏之處在所難免，還懇請各位同行專家不吝指正，以幫助我們及時修正完善。模式識別領域的發(fā)展日新月異，新的思想和方法層出不窮，在教學過程中，同行教師和青年學生如果有好的思路或建議，也請隨時和我們聯(lián)系交流，便于我們在后續(xù)版本更新中及時進行修訂。希望能夠在大家的幫助下完善本書，使其緊貼時代前進的脈搏，與時俱進地體現(xiàn)模式識別領域的最新發(fā)展，并因此能夠?qū)Ω�多學子學習模式識別知識有所裨益，對我國人工智能科技的發(fā)展有所貢獻，這正是我們所熱切期待的。
　　以下是編者的聯(lián)系方式：北方工業(yè)大學張曉平zhangxp@ncut.edu.cn（第4章）
　　北京工業(yè)大學龔道雄gongdx@bjut.edu.cn（第7章）
　　姜華杰jianghj@bjut.edu.cn（第5、6章）
　　東北大學秦皇島分校趙玉良zhaoyuliang@neuq.edu.cn（第1章）
　　華南理工大學畢盛picy@scut.edu.cn（第2章）
　　董敏hollymin@scut.edu.cn（第3章）
　　羅家祥luojx@scut.edu.cn（第8章）
　　編者