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模式识别

模式识别

作者: 刘明堂

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已完结现代当代当代文学
作品简介

本书围绕模式识别的基本概念、基础理论和典型方法,从实际应用问题出发,系统描述了模式识别的常用方法和常见技巧,并给出了一系列实验及应用案例。本书首先介绍了机器视觉的概念及特征提取的概念和方法;其次介绍了线性分类模型、非线性分类模型、时间序列预测模型和混合模型等理论知识与实践操作;最后重点介绍了图像识别、视频目标检测与跟踪、语音识别、生物特征识别和医学图像检索等典型应用。

目录 (268章)
倒序
正文
第1章 绪论1.1.1 机器感知1.1.2 视觉信息感知1.1.3 视觉机理1.2.1 特征1.2.2 特征选择1.2.3 特征提取1.3.1 模式与模式识别1.3.2 模式识别系统第1章 绪论-1.4 机器感知与模式识别第1章 绪论-1.5 机器感知与人工智能的关系第1章 绪论-1.6 章节安排第1章 绪论-习题第2章 机器视觉第2章 机器视觉-2.1 视觉系统2.1.1 机器视觉的发展2.1.2 机器视觉系统的构成与评价指标2.1.3 机器视觉的应用第2章 机器视觉-2.2 硬件系统2.2.1 工业相机2.2.2 镜头2.2.3 光源2.2.4 其他组成部分第2章 机器视觉-2.3 视觉软件第2章 机器视觉-2.4 实验:车牌识别2.4.1 实验目的2.4.2 实验要求2.4.3 实验原理2.4.4 实验环境2.4.5 实验步骤第2章 机器视觉-习题第3章 特征提取第3章 特征提取-3.1 特征提取简述第3章 特征提取-3.2 特征选择3.2.1 特征方差3.2.2 特征相关系数3.2.3 类间距离3.2.4 降维第3章 特征提取-3.3 降维3.3.1 基于PCA的特征提取3.3.2 PCA的步骤第3章 特征提取-3.4 类脑智能3.4.1 模式识别与人工智能3.4.2 类脑智能的概念3.4.3 类脑智能的技术框架第3章 特征提取-3.5 模式识别系统设计第3章 特征提取-3.6 计算学习理论3.6.1 基本的PAC模型3.6.2 基本概念3.6.3 问题框架3.6.4 小结3.7.1 实验目的3.7.2 实验要求3.7.3 实验原理3.7.4 实验步骤3.7.5 实验结果第3章 特征提取-习题第4章 线性分类模型第4章 线性分类模型-4.1 线性判别函数4.1.1 两类问题4.1.2 多类问题第4章 线性分类模型-4.2 Fisher线性判别函数第4章 线性分类模型-4.3 感知器算法第4章 线性分类模型-4.4 最小平方误差算法第4章 线性分类模型-4.5 Logistic回归4.6.1 基于sklearn库实现感知器算法4.6.2 实验结果分析4.7.1 实验目的4.7.2 实验要求4.7.3 实验原理及具体步骤4.7.4 实验结果第4章 线性分类模型-习题第5章 非线性分类模型5.1.1 最小距离分类器5.1.2 一般的分段线性判别函数第5章 非线性分类模型-5.2 决策树和随机森林5.2.1 树状分类过程5.2.2 构造决策树5.2.3 森林分类过程第5章 非线性分类模型-5.3 支持向量机5.3.1 线性可分情况5.3.2 线性不可分情况第5章 非线性分类模型-5.4 贝叶斯分类网络5.4.1 贝叶斯决策的相关概念5.4.2 最小错误率贝叶斯决策5.4.3 最小风险贝叶斯决策5.4.4 正态分布贝叶斯分类第5章 非线性分类模型-5.5 神经网络5.5.1 神经网络基本单元5.5.2 前馈神经网络5.5.3 Hopfield反馈神经网络5.6.1 决策树和随机森林算法的基本特征5.6.2 实验结果分析5.7.1 实验目的5.7.2 实验要求5.7.3 实验原理及步骤5.7.4 实验结果第5章 非线性分类模型-习题第6章 时间序列预测模型-6.2 指数平滑法6.2.1 一次指数平滑6.2.2 二次指数平滑6.2.3 三次指数平滑6.2.4 平滑系数的选择第6章 时间序列预测模型-6.3 自回归滑动平均模型6.3.1 自回归模型6.3.2 滑动平均模型6.3.3 自回归滑动平均模型表示6.3.4 自回归滑动平均模型建模第6章 时间序列预测模型-6.4 自回归积分滑动平均模型6.4.1 自回归积分滑动平均模型表示6.4.2 自回归积分滑动平均模型建模6.4.3 案例分析第6章 时间序列预测模型-6.5 长短期记忆网络模型6.5.1 循环神经网络6.5.2 长短期记忆网络第6章 时间序列预测模型-6.6 实验:基于LSTM的股票最高价预测6.6.1 实验目的6.6.2 实验要求6.6.3 实验原理6.6.4 实验步骤6.6.5 实验结果第6章 时间序列预测模型-习题第7章 混合模型第7章 混合模型-7.1 高斯模型与高斯混合模型7.1.1 高斯模型7.1.2 高斯混合模型第7章 混合模型-7.2 贝叶斯混合模型第7章 混合模型-7.3 集成学习7.3.1 Boosting7.3.2 AdaBoost第7章 混合模型-7.4 实验:基于AdaBoost算法的乳腺癌分类7.4.1 实验目的7.4.2 实验要求7.4.3 实验原理7.4.4 实验内容7.4.5 实验结果第7章 混合模型-习题第8章 图像识别第8章 图像识别-8.1 数字图像处理系统8.1.1 图像感知与获取8.1.2 图像处理硬件8.1.3 图像处理软件8.1.4 图像的显示和存储第8章 图像识别-8.2 图像特征描述8.2.1 几何特征8.2.2 形状特征8.2.3 颜色特征8.2.4 纹理特征8.3.1 基于Hu不变矩的形状特征提取8.3.2 基于联合概率矩阵法的纹理特征提取8.3.3 分块颜色直方图特征提取8.3.4 基于小波变换的图像特征提取第8章 图像识别-8.4 目标识别8.4.1 结构判别方法8.4.2 决策理论方法8.5.1 区域生长法的基本原理8.5.2 基于区域生长法的裂缝识别系统8.5.3 实验结果分析8.6.1 实验目的8.6.2 实验要求8.6.3 实验原理8.6.4 实验步骤8.6.5 实验结果第8章 图像识别-习题第9章 视频目标检测与跟踪第9章 视频目标检测与跟踪-9.1 视频目标检测9.1.1 帧间差分法9.1.2 光流法9.1.3 背景减除法9.1.4 目标检测在复杂场景中应用的困难第9章 视频目标检测与跟踪-9.2 运动目标跟踪9.2.1 MeanShift跟踪算法9.2.2 卡尔曼滤波跟踪算法9.2.3 多目标跟踪算法第9章 视频目标检测与跟踪-9.3 运动目标检测的性能评价9.3.1 主观评价9.3.2 客观评价第9章 视频目标检测与跟踪-9.4 图像视频数据集9.4.1 MOT16数据集9.4.2 PETS2016数据集9.4.3 ChangeDetection.net数据集9.4.4 OTCBVS红外图像数据集9.4.5 KITTI自动驾驶数据集9.4.6 CityscapesDataset数据集第9章 视频目标检测与跟踪-9.5 实验:多目标跟踪实验9.5.1 实验目的9.5.2 实验要求9.5.3 实验原理9.5.4 实验步骤及实验结果第9章 视频目标检测与跟踪-习题第10章 语音识别10.1.1 语音识别的研究背景10.1.2 语音识别的现状与问题10.1.3 语音识别系统的基本结构第10章 语音识别-10.2 声学模型10.2.1 混合高斯模型10.2.2 隐马尔可夫模型第10章 语音识别-10.3 语言模型10.3.1 语言模型的基础理论10.3.2 基于知识的语言模型10.3.3 基于统计方法的语言模型10.3.4 基于知识的语言模型和基于统计方法的语言模型比较第10章 语音识别-10.4 解码器10.5.1 深度神经网络10.5.2 DNN前向传播算法10.5.3 DNN反向传播算法10.5.4 DNN中的激活函数10.6.1 MFCC特征提取10.6.2 MFCC的基本原理10.7.1 DNN和MFCC结合的原理10.7.2 DNN-MFCC混合系统10.8.1 实验目的10.8.2 实验要求10.8.3 实验原理10.8.4 实验步骤10.8.5 实验结果第10章 语音识别-习题第11章 生物特征识别第11章 生物特征识别-11.1 生物特征识别概述11.1.1 生物特征11.1.2 生物特征识别系统11.1.3 应用概况和发展趋势第11章 生物特征识别-11.2 指纹识别11.2.1 指纹特征11.2.2 指纹采集设备11.2.3 指纹图像预处理11.2.4 指纹特征提取11.2.5 指纹特征匹配第11章 生物特征识别-11.3 人脸识别11.3.1 人脸识别概述11.3.2 人脸检测11.3.3 人脸特征提取11.3.4 人脸特征匹配第11章 生物特征识别-11.4 虹膜识别11.4.1 虹膜识别概述11.4.2 虹膜定位11.4.3 虹膜图像归一化11.4.4 虹膜特征提取11.4.5 虹膜特征匹配第11章 生物特征识别-11.5 步态识别11.5.1 步态识别概述11.5.2 步态特征提取11.5.3 步态特征匹配第11章 生物特征识别-11.6 实验:人脸识别11.6.1 实验目的11.6.2 实验要求11.6.3 实验原理11.6.4 实验步骤第11章 生物特征识别-习题第12章 医学图像检索12.1.1 医学图像的特点12.1.2 基于内容的医学图像检索12.1.3 医学图像检索框架12.1.4 医学图像检索中的关键技术第12章 医学图像检索-12.2 多媒体内容描述标准MPEG-712.2.1 MPEG-7的基本概念12.2.2 MPEG-7的主要元素12.2.3 MPEG-7的组成12.2.4 MPEG-7视觉描述工具12.3.1 X射线胸片图像12.3.2 基于同构型纹理描述子的X射线胸片图像检索第12章 医学图像检索-12.4 图像检索系统性能评价12.5.1 实验目的12.5.2 实验要求12.5.3 实验原理12.5.4 实验步骤12.5.5 实验结果第12章 医学图像检索-习题
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