配套资源:电子教案
本书特色:
★ 系统地论述了各类经典的模式识别的理论与方法以及各种应用。
★ 打破了传统程序类书籍的讲解方法,将编程思路和编程过程与所附代码有机结合在一起,分层次分模块地予以讲解。
★ 内容翔实、结构清晰、图解清楚、讲解透彻、案例丰富实用,能够使读者快速、全面地掌握数字图像模式识别的各种应用技术。
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本书共分为8章。第一章为绪论,主要介绍了模式识别的概念,系统组成及常用方法。第二章~第五章主要介绍了统计模式识别的方法,有特征聚类,贝叶斯分类,fish线性判别以及近邻法。第六章讲述了几种人工神经网络方法,第七章详细介绍了一个三维识别的案例。
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★ 系统地论述了各类经典的模式识别的理论与方法以及各种应用。
★ 打破了传统程序类书籍的讲解方法,将编程思路和编程过程与所附代码有机结合在一起,分层次分模块地予以讲解。
★ 内容翔实、结构清晰、图解清楚、讲解透彻、案例丰富实用,能够使读者快速、全面地掌握数字图像模式识别的各种应用技术。
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本书共分为8章。第一章为绪论,主要介绍了模式识别的概念,系统组成及常用方法。第二章~第五章主要介绍了统计模式识别的方法,有特征聚类,贝叶斯分类,fish线性判别以及近邻法。第六章讲述了几种人工神经网络方法,第七章详细介绍了一个三维识别的案例。
模式识别是人类的一项基本智能,在社会活动和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义,已经广泛应用于许多领域,例如:人脸识别、指纹识别、文字识别、语音识别、车牌识别、字符识别等。 模式识别是一门综合性、交叉性的学科,其与数学、认知科学、计算机科学、心理学、语言学、生物学等众多学科相互融会贯通。自80年代提出以来,始终受到国内外科研工作和各应用领域的追捧。近些年,随着计算机技术软硬件的快速发展以及其他相关学科的日臻成熟,模式识别在各个领域的应用和需求逐渐得到人们的广泛关注和重视。 在学术界也引起了各领域的科研人员的研究热情,其相关的论文著作、科研成果层出不穷。 目前,模式识别的教材多以理论介绍为主,让读者很难看到理论在实际中是如何应用的,所以读者很难深入掌握这些理论,在项目实践中,往往无从下手,更谈不上创新。 本书从人们日常生活和生产中有重要影响的项目入手,综合了作者多年从事模式识别领域的研究成果,介绍了实际应用项目和它的实现技术。每个项目实例包括项目意义和要求、并且详细阐述了项目开发技术原理和算法实现的步骤,并且提供了部分VC++或MATLAB编程代码。希望读者能够在此基础上有所创新。这也是撰写本书的主要目的以及希望本书能够实现的目标。 本书共分为7个章节,第1章对模式识别的基本概念、基本算法和所使用的软件进行了简要的介绍;第2章对特征聚类的基本过程以及每个过程中所涉及的基本算法进行了详细的介绍,通过实际例程加深读者对相关算法操作过程的记忆和理解;第3章对贝叶斯分类的基本原理进行了详细的介绍,并给出了基于贝叶斯的手写字符识别算法的具体步骤;第4章对Fisher线性判别的基本算法进行了详细的介绍;第5章对近邻法中最近邻法、K近邻法和剪辑近邻法的基本原理和实际例程进行了详细的介绍;第6章对人工神经网络的基本算法进行了详细的介绍,并给出了基于bp神经网络的变压器故障诊断案例;第7章介绍了三维识别等案例的开发技术。 全书由天津工业大学的宋丽梅教授进行主审,天津工业大学罗菁、成怡、王红一、常玉兰、李宗艳、王朋强以及天津职业技术师范大学杨燕罡等参与编写工作。其中第1章由罗菁编写,第2、5章由常玉兰和宋丽梅编写,第3章由李宗艳和王红一编写,第4章由王朋强和杨燕罡编写,第6章由罗菁编写,第7章由宋丽梅、罗菁、成怡、王红一和杨燕罡等编写。 本书在天津工业大学教材建设基金的资助下,得以顺利完成,作者表示感谢。同时,本书在编写过程中得到了机械工业出版社的大力帮助和支持,在此深表感谢。最后本书作者对书中所引论文和参考书籍的作者表示感谢。 由于编者能力和水平有限,书中不妥和错误之处在所难免,恳请各位专家和读者不吝指教,在此深表感谢。
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