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图像模式识别

  • 作 者:张善文 张传雷 迟玉红 郭竟
  • 书代号:589000
  • I S B N:978-7-5606-5588-8
  • 出版日期:2020-05
  • 印刷日期:2020-05
  • 业务分类:本科;
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本书系统地介绍了图像模式识别的基本概念和常用方法, 内容包括图像模式识别基础、图像预处理、图像的不变性特征提取、聚类分析、图像分割、特征提取与选择、分类器和图像数据维数约简等, 给出了大部分方法的实现步骤和MATLAB仿真结果, 各章还给出了典型方法的实际应用, 并覆盖了部分当前研究前沿。全书内容安排力求系统性、可操作性和实用性。

本书可以作为高等院校自动化、计算机科学与技术、信息与通信系统、电子和通信、智能机器人学、工业自动化、模式识别等相关专业高年级本科生和一年级研究生的教材, 也可作为计算机视角、计算机信息处理、图像处理、生物信息学、数据挖掘等领域从事模式识别相关工作的广大工程科技人员的参考用书。

模式识别始于20世纪60年代初, 是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展出的一门学科, 是控制科学与工程中的一门理论与实际紧密结合、具有广泛应用价值的重要学科。随着计算机软硬件和人工智能的不断发展, 模式识别技术得到了飞速发展, 由传统的统计模式识别发展为模糊模式识别, 主要处理对象也转化为图像, 即图像模式识别。图像模式识别对表征事物或现象的各种形式的图像进行分析、处理和应用, 从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。图像模式识别广泛应用于机器识别、计算机识别和机器自动识别, 其目的在于让机器和计算机自动识别事物, 其研究内容是利用计算机对客观物体进行分类, 在错误概率最小的条件下, 使识别的结果尽量与客观事物相符。图像模式识别与数学、统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等学科相互联系, 与图像处理和数据挖掘等研究有交叉关系, 其应用遍及人类社会和科学研究的各个领域。图像模式识别与人工智能、机器学习关系密不可分。自适应或自组织的模式识别系统都包含了人工智能的学习机制, 同时人工智能研究内容也包含模式识别问题。图像模式识别技术是人工智能的重要组成部分。在智能化、信息化、大数据与云计算、网络化的时代, 作为人工智能技术基础学科的图像模式识别技术获得了巨大的发展空间。

图像是人类获取和交换信息的主要来源, 图像处理的应用领域必然涉及人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大, 以及计算机和人工智能技术的不断发展, 图像模式识别在图像数据挖掘中的应用日益广泛。图像模式识别已成为图像检测、分类与识别领域的研究方向。由于现代生活和科学研究中用于图像处理的模式识别方法很多, 而且涉及的学科和应用领域很广泛, 所以模式识别课程的研究内容也发生了较大变化, 一些经典教材有些地方已不太适应模式识别的需要。本书结合当前社会需求, 精简传统内容, 充实图像处理新内容, 进一步增强图像处理的实用性, 以数学方法、计算机和MATLAB为主要工具, 系统介绍图像模式识别的基本方法及其应用。本书的编写兼顾广大本科生学习的特点和本专业研究生的需求, 力求使本专业学生能以本书作为其专业研究的重要起点, 又使得非本专业学生通过本书能学到足够系统的基本知识。

本书包含了很多专家、老师和学者提出的模式识别方法, 在此表示衷心感谢。由于编者水平有限, 书中难免有疏漏或不足之处, 敬请广大同行和读者批评指正, 以便在再版时补充和修改。

本书得到了西京学院研究生教材建设项目的资助。

编著者

2020年1月

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