圖像模式識別:VC++技術實現

第2章分類器設計 2.5分類器的選擇 3.1特徵類設計

圖書信息

出版社: 清華大學出版社,北京交通大學出版社; 第1版 (2005年7月1日)
平裝: 274頁
開本: 16開
ISBN: 7810824813
條形碼: 9787810824811
尺寸: 26.2 x 18.4 x 1.6 cm
重量: 458 g

內容簡介

圖像模式識別:VC++技術實現》(配光碟)介紹圖像模式識別的各種算法及其編程實現步驟。全書共分為10章,內容包括:模式識別的基本概念,點陣圖的基礎知識,分類器設計,模板匹配分類器,基於機率統計的Bayes分類器,幾何分類器,神經網路分類器,圖像分割與特徵提取,聚類分析,模糊聚類分析,遺傳算法聚類分析。

目錄

第1章 模式識別的基本概念
1.1模式識別的基本概念
1.2圖像識別
1.3點陣圖基礎
1.3.1數字圖像的基本概念
1.3.2BMP檔案結構
1.3.3CDib類庫的建立
小結
習題
第2章 分類器設計
2.1特征空間最佳化設計問題
2.2分類器設計準則
2.3分類器設計基本方法
2.4判別函式
2.5分類器的選擇
2.6訓練與學習
小結
習題
第3章 模板匹配分類器
3.1特徵類設計
3.2待測樣品特徵提取
3.3訓練集特徵庫的建立
3.4模板匹配分類法
小結
習題
第4章 基於機率統計的Bayes分類器
4.1Bayes決策的基本概念
4.1.1Bayes決策所討論的問題
4.1.2Bayes公式
4.2基於最小錯誤率的Bayes決策
4.3基於最小風險的Bayes決策
4.4Bayes決策比較
4.5基於二值數據的Bayes分類實現
4.6基於最小錯誤率的Bayes分類實現
4.7基於最小風險的Bayes分類實現
小結
習題
第5章 幾何分類器
第6章 神經網路分類器
第7章 圖像分割與特徵提取
第8章 聚類分析
第9章 模糊聚類分析
第10章 遺傳算法聚類分析
……
附錄A 幾種主要矩陣運算的程式代碼
參考文獻

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