1.引言
所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。
要实现模式识别，最重要的就是算法。模式识别算法分为统计模式识别和结构模式识别，其中以统计模式识别为主流[1-4]。统计模式识别通过特征降维来进行模糊模式识别，主要分为五小类，分别是线性分类器，贝叶斯分类器，最近邻分类器，神经网络分类器，统计聚类算法。线性分类器分为感知器算法，LMSE算法，支持向量机算法。贝叶斯分类器分为最小错误率算法，最小风险算法，朴素贝叶斯算法。最近邻分类器算法分为模板匹配算法和k邻近算法。神经网络分类器分为多层感知器算法，BP网络算法，深度学习算法[5-10]。统计聚类算法分为层次聚类算法和动态聚类算法。
模式识别技术在现代生活的各个领域，尤其是图像识别，语音处理方面取得了巨大成就，吸引了许多人学习这一激动人心的技术。然而，对于初学者来说，通过传统的书本学习，公式推导方式想要快速掌握这些模式识别算法的原理并非易事，因为这其中涉及到许多复杂的数学变化。为了解决这一难题，已经有许多国外的研究团队提出了通过动画进行教学，即利用计算机技术将模式识别算法的过程可视化，以降低学习模式识别算法的难度。有许多团队的研究已经表明，通过将算法可视化为动画来对初学者进行教学，其教学效果优于传统的教学学习方式[11-13]。
2.研究现状
在[14]中，作者及其团队使用实验证明了算法可视化所达成的教学效果好于传统教学方法。作者及其团队开发了超媒体算法可视化系统HalVis。四项使用HalVis的实证研究表明，使用HalVis的学生表现出的学习程度显著大于使用传统教学手段或典型算法动画的学生。
下面以[15]中提到的CNN（卷积神经网络）可视化的开源项目来举例。众所周知，近些年来深度学习算法(以CNN为代表)在各个领域，如图像处理，语音识别方面取得了巨大的成功。深度学习的巨大成功激励着许多实践者和学生学习这一令人兴奋的技术。然而，由于理解和应用深度学习的复杂性，对于初学者来说， 迈出第一步往往是具有挑战性的。该CNN可视化开源项目名为CNN EXPLAINER，是一个为非专家设计的交互式可视化工具，，用于学习和研究卷积神经网络(CNNs)，这是一种基础的深度学习模型架构。
该工具解决了新手在学习CNN时面临的主要挑战，这是该工具的研发者通过对导师的采访和对过去学生的调查发现的。CNN EXPLAINER 紧密地集成了概括 CNN 结构的模型概述和帮助用户理解 CNN 底层组件的随需应变的动态可视化解释视图。通过跨抽象层次的平稳转换，他们的工具允许用户检查低级数学操作和高级模型结构之间的相互作用。一项定性的用户研究表明，CNN EXPLAINER 帮助用户更容易理解 CNN 的内部工作原理，使用起来引人入胜、令人愉快。CNN EXPLAINER 使用现代网络技术开发，在用户的网络浏览器上本地运行，不需要安装或专门的硬件，扩大了公众获得现代深度学习技术的教育渠道。
该工具的开发者同样进行了用户调研实验。大部分用户认为使用该系统学习CNN轻松愉快，比传统教学方法更容易理解，该系统的开发者们还总结出了几个使用动画教学的优点如下。一是过渡动画有助于导航，有助于帮助初学者发现不同可视化元素之间的联系。二是算法动画有助于理解，可以引导学习者对算法行为进行预测，进而帮助学习者学习。三是动画会提高学习参与度和乐趣，提升学习者的学习体验和学习积极性。
3.技术分析
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