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　Boosting 7.3.2　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-7 12.2.1　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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