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CC++C#VCVC++

图像模式识别:VC++技术实现(含光盘)

作者：杨淑莹

出版社：北京交通大学出版社出版时间：2005-07-01

开本： 16 页数： 274

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版权信息
内容简介
目录

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图像模式识别:VC++技术实现(含光盘) 版权信息

ISBN：7810824813
条形码：9787810824811 ; 978-7-81082-481-1
装帧：简裝本
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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程序设计
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CC++C#VCVC++

图像模式识别:VC++技术实现(含光盘) 内容简介

本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析。

本书实用性强，选材新颖，包括了神经网络、模糊集理论、遗传算法等新技术，针对每一种模式识别技术，书中分为理论基础、实现步骤、编程代码三部分，所有算法都用VC++编程实现，程序结构简单，代码简洁，便于初学者很快掌握模式识别技术。

本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供有关工程技术人员参考。

图像模式识别:VC++技术实现(含光盘) 目录

第1章　模式识别的基本概念
1.1模式识别的基本概念
1.2图像识别
1.3位图基础
1.3.1数字图像的基本概念
1.3.2BMP文件结构
1.3.3CDib类库的建立
小结
习题
第2章　分类器设计
2.1特征空间优化设计问题
2.2分类器设计准则
2.3分类器设计基本方法
2.4判别函数
2.5分类器的选择
2.6训练与学习
小结
习题
第3章　模板匹配分类器
3.1特征类设计
3.2待测样品特征提取
3.3训练集特征库的建立
3.4模板匹配分类法
小结
习题
第4章　基于概率统计的Bayes分类器
4.1Bayes决策的基本概念
4.1.1Bayes决策所讨论的问题
4.1.2Bayes公式
4.2基于*小错误率的Bayes决策
4.3基于*小风险的Bayes决策
4.4Bayes决策比较
4.5基于二值数据的Bayes分类实现
4.6基于*小错误率的Bayes分类实现
4.7基于*小风险的Bayes分类实现
小结
习题
第5章　几何分类器
第6章　神经网络分类器
第7章　图像分割与特征提取
第8章　聚类分析
第9章　模糊聚类分析
第10章　遗传算法聚类分析
……
附录A　几种主要矩阵运算的程序代码
参考文献

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