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齐敏 著

图书标签:

• 模式识别
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• 数据挖掘
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• 模型评估

店铺： 清华大学出版社旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302200666

商品编码：1360867485

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：模式识别导论

定价：25.00元

作者：齐敏,李大健,郝重阳

出版社：清华大学出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787302200666

字数：

页码：252

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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本书内容由浅入深，便于教师根据不同情况选择教学内容。同时讲解详细，配有丰富的图表和例题，有助于读者阅读与理解。提供了习题和计算机作业，供学习时使用。

内容提要

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本书按照统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别法和神经网络模式识别法四大理论体系组织全书，其中统计模式识别是模式识别的经典内容和基础知识，模糊模式识别法和神经网络模式识别法两部分反映了模式识别学科发展的新进展，附录部分归纳了书中需要用到的概率知识、向量和矩阵运算的常用公式，以及供上机练习用的模式样本数据。
本书内容由浅入深，便于教师根据不同情况选择教学内容。同时讲解详细，配有丰富的图表和例题，有助于读者阅读与理解。提供了习题和计算机作业，供学习时使用。
本书可作为高等院校电子信息类专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事模式识别工作的广大科技人员参考。

目录

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第1章 绪论
1．1 模式和模式识别的概念
1．2 模式识别系统
1．2．1 简例
1．2．2 模式识别系统组成
1．3 模式识别概况
1．3．1 模式识别发展简介
1．3．2 模式识别分类
1．4 模式识别的应用

第2章 聚类分析
2．1 距离聚类的概念
2．2 相似性测度和聚类准则
2．2．1 相似性测度
2．2．2 聚类准则
2．3 基于距离阈值的聚类算法
2．3．1 近邻聚类法
2．3．2 大小距离算法
2．4 层次聚类法
2．5 动态聚类法
2．5．1 K-均值算法
2．5．2 迭代自组织的数据分析算法
2．6 聚类结果的评价
习题

第3章 判别函数及几何分类法
3．1 判别函数
3．2 线性判别函数
3．2．1 线性判别函数的一般形式
3．2．2 线性判别函数的性质
3．3 广义线性判别函数
3．4 线性判别函数的几何性质
3．4．1 模式空间与超平面
3．4．2 权空间与权向量解
3．4．3 二分法
3．5 感知器算法
3．6 梯度法
3．6．1 梯度法基本原理
3．6．2 固定增量算法
3．7 小平方误差算法
3．8 非线性判别函数
3．8．1 分段线性判别函数
3．8．2 分段线性判别函数的学习方法
3．8．3 势函数法
习题

第4章 基于统计决策的概率分类法
4．1 研究对象及相关概率
4．2 贝叶斯决策
4．2．1 小错误率贝叶斯决策
4．2．2 小风险贝叶斯决策
4．2．3 正态分布模式的贝叶斯决策
4．3 贝叶斯分类器的错误率
4．3．1 错误率的概念
4．3．2 错误率分析
4．3．3 正态分布贝叶斯决策的错误率计算
4．3．4 错误率的估计
4．4 聂曼·皮尔逊决策
4．5 概率密度函数的参数估计
4．5．1 大似然估计
4．5．2 贝叶斯估计与贝叶斯学习
4．6 概率密度函数的非参数估计
4．6．1 非参数估计的基本方法
4．6．2 Parzen窗法
4．6．3 k近邻估计法
4．7 后验概率密度函数的势函数估计法
习题

第5章 特征选择与特征提取
5．1 基本概念
5．2 类别可分性测度
5．2．1 基于距离的可分性测度
5．2．2 基于概率分布的可分性测度
5．3 基于类内散布矩阵的单类模式特征提取
5．4 基于K-L变换的多类模式特征提取
5．5 特征选择
5．5．1 特征选择的准则
5．5．2 特征选择的方法
习题

第6章 句法模式识别
6．1．句法模式识别概述
6．2 形式语言的基本概念
6．2．1 基本定义
6．2．2 文法分类
6．3 模式的描述方法
6．3．1 基元的确定
6．3．2 模式的链表示法
6．3．3 模式的树表示法
6．4 文法推断
6．4．1 基本概念
6．4．2 余码文法的推断
6．4．3 扩展树文法的推断
6．5 句法分析
6．5．1 参考链匹配法
6．5．2 填充树图法
6．5．3 CYK分析法
6．5．4 厄利分析法
6．6 句法结构的自动机识别
6．6．1 有限态自动机与正则文法
6．6．2 下推自动机与上下文无关文法
习题

第7章 模糊模式识别法
7．1 模糊数学概述
7．1．1 模糊数学的产生背景
7．1．2 模糊性
7．1．3 模糊数学在模式识别领域的应用
7．2 模糊集合
7．2．1 模糊集合定义
7．2．2 隶属函数的确定
7．2．3 模糊集合的运算
7．2．4 模糊集合与普通集合的相互转化
7．3 模糊关系与模糊矩阵
7．3．1 模糊关系定义
7．3．2 模糊关系的表示
7．3．3 模糊关系的建立
7．3．4 模糊关系和模糊矩阵的运算
7．3．5 模糊关系的三大性质
7．4 模糊模式分类的直接方法和间接方法
7．4．1 直接方法——隶属原则
7．4．2 间接方法——择近原则
7．5 模糊聚类分析法
7．5．1 基于模糊等价关系的聚类分析法
7．5．2 模糊相似关系直接用于分类
7．5．3 模糊K-均值算法
7．5．4 模糊ISODATA算法
习题

第8章 神经网络模式识别法
附录A 向量和矩阵运算
附录B 标准正态分布表及概率计算
附录C 计算机作业所用样本数据
参考文献

作者介绍

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暂时没与相关内容

文摘

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第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的概念
从广义方面讲，模式（pattern）是一个客观事物的描述，即一个可用来仿效的完善的例子。模式识别（pattern recognition）按照哲学的定义，是指一个“外部信息到达感觉器官并被转换成有意义的感觉经验”的过程。
例如，桌上的玻璃杯里装着某种物质，人们对它进行仔细观察，在这个过程中，眼睛、鼻子、皮肤等不同的感觉器官接收到一些来自这个物体的所谓的外部信息：无色、透明、液体、冒气、无臭、温度较高，这些感觉信息被送到大脑后，经过处理，转换成了感觉经验——热水，这实际上就是一个模式识别的过程。
人是一个深不可测的信息处理系统，具有超级模式识别能力。事实上，每个人每天都在进行模式识别。例如，一个人到一个新的城市里去找公共汽车站，就是在做模式识别。再例如，在一群嘈杂的人群中，我们能够区别出熟悉的朋友的声音；我们还能够认识不同的人书写的“不是很潦草”的字符；等等。这些其实都是模式识别过程。不同的人或同一个人在不同的时间写出的字是不完全相同的，有时还会有很大差别，但我们能够识别，这是因为在人的头脑中有这样一个仿制的模型，这就是模式。模式是由大量的取样、学习、归纳而成的，人们将所看到的信息与此模式比较，从而判断此信息是否属于该类模式。因此，模式识别问题通常表现为对一组过程或事件的判别或分类（patternclassification）。人类具有的模式识别功能可否由机器来实现呢?这正是本书所要研究的内容。

序言

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暂时没与相关内容

好的，这是一本名为《数字图像处理与计算机视觉基础》的图书的详细简介。 --- 数字图像处理与计算机视觉基础 内容概要与特色 本书旨在全面系统地介绍数字图像处理和计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。它定位于为初学者提供坚实的数学与理论基础，同时为有经验的工程师和研究人员提供深入的技术参考。全书内容覆盖了从图像的获取、表示、增强，到复杂的模式识别和三维重建的完整技术链条。 本书的最大特色在于其理论深度与工程实践的紧密结合。每一章节不仅详细阐述了背后的数学原理（如傅里叶分析、概率论、线性代数），还提供了大量的MATLAB/Python代码示例和真实世界的数据集分析案例，确保读者能够将理论知识转化为可操作的解决方案。 核心章节结构与内容详述 全书共分为六个主要部分，共十八章，结构清晰，循序渐进： 第一部分：图像基础与表示 第1章：数字图像的本质与获取 本章首先界定了数字图像的概念，探讨了人眼视觉系统的工作原理，并深入分析了图像传感器（如CCD和CMOS）的工作机制。重点讲解了图像的数字化过程，包括采样（Sampling）和量化（Quantization），以及由此带来的混叠现象（Aliasing）和量化噪声。此外，还介绍了常见的图像文件格式（如TIFF, JPEG, PNG）的内部结构及其对图像质量的影响。 第2章：图像的数学表示与变换 本章是后续所有处理的基础。详细介绍了二维离散信号的表示方法，包括灰度图像和彩色图像（RGB, HSV, YCbCr色彩空间）。核心内容聚焦于二维傅里叶变换（2D DFT）及其性质，讲解了如何利用频域分析来理解图像中的周期性结构和噪声特性。引入了卷积定理，为滤波操作奠定理论基础。 第3章：概率论在图像分析中的应用 本章侧重于图像噪声的统计建模。探讨了常见的噪声模型，如高斯白噪声、椒盐噪声和泊松噪声的概率分布。讲解了直方图的构建与分析，以及如何利用灰度级的概率密度函数（PDF）来指导图像的分割和阈值选取。 第二部分：图像增强与复原 第4章：空间域图像增强技术 本章重点介绍直接在空间域（像素级别）上操作的增强方法。深入讲解了点运算（如灰度拉伸、对比度调整）和邻域运算。详细对比了均值滤波、中值滤波在去除不同类型噪声时的优缺点。此外，还详细介绍了梯度算子（如Sobel、Prewitt、Roberts）在边缘增强中的应用。 第5章：频域图像增强与滤波 基于第二章的傅里叶变换基础，本章专注于频域滤波。详细阐述了理想低通、巴特沃斯低通（Butterworth LP）和高斯低通滤波器在平滑图像中的作用机制。同时，引入了高通滤波器（如理想高通、巴特沃斯高通）用于锐化操作。特别讨论了维纳滤波（Wiener Filtering），作为一种最优线性最小均方误差（LMS）估计方法，用于图像复原。 第6章：图像复原与盲反卷积 图像复原是解决退化问题的关键。本章首先建立图像退化模型（退化函数与噪声模型）。详细讲解了逆滤波的局限性及其改进方案。重点深入探讨了约束最小二乘滤波和迭代重建算法在处理模糊图像时的优势，为解决运动模糊和离焦模糊问题提供了坚实的工具。 第三部分：图像分割与特征提取 第7章：图像分割的阈值方法 图像分割是识别图像中感兴趣对象的第一步。本章系统地介绍了阈值分割技术。重点解析了Otsu（大津法）的原理及其在多峰直方图下的局限性。此外，还介绍了迭代阈值法和局部自适应阈值方法。 第8章：基于区域和边缘的分割 本章探讨了结构信息在分割中的应用。讲解了区域生长和区域分裂与合并算法的流程与参数设置。在边缘检测方面，除了基础的梯度方法外，深入分析了Canny边缘检测算法的五个步骤，并比较了其在复杂场景下的鲁棒性。 第9章：形态学图像处理 形态学操作是处理图像中形状和结构信息的强大工具。本章基于集合论，详细介绍了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的定义及其在去除噪声、连接断点和填充孔洞中的应用。同时，还讲解了更高级的应用，如骨架提取和形态学梯度。 第10章：图像特征描述子 特征是连接原始像素数据和高级理解的桥梁。本章详细介绍了用于描述图像局部区域的数学工具。重点讲解了局部二值模式（LBP）在纹理描述中的高效性，以及HOG（方向梯度直方图）在目标检测中的关键作用。此外，还引入了傅里叶描述符在形状识别中的应用。 第四部分：高级几何变换与三维重建 第11章：图像配准与变换 图像配准是融合多源图像信息的关键步骤。本章分析了刚性变换（平移、旋转、缩放）和仿射变换的数学模型。重点讲解了同源点（Correspondences）的提取，以及利用RANSAC（随机抽样一致性）算法来鲁棒性地估计几何变换参数，排除异常值的影响。 第12章：立体视觉与深度估计 本章迈向三维世界。详细阐述了针孔相机模型和相机标定的基本原理。核心内容是立体匹配，包括代价函数的构建（如SSD、NCC）和全局优化方法（如图割法Graph Cut）。讲解了如何通过视差图计算点的三维坐标。 第13章：运动估计与光流法 本章处理动态图像序列。详细介绍了光流（Optical Flow）的基本假设（亮度恒定假设）。深入对比了Lucas-Kanade局部光流法和Horn-Schunck全局光流法的数学推导及其适用场景。 第五部分：模式识别与机器学习基础 第14章：分类器的统计基础 虽然本书侧重于图像处理，但本章为后续的识别任务打下基础。重点介绍了最大似然估计（MLE）和最小均方误差（LMS）分类器原理。详细解析了贝叶斯决策理论，以及最小错误率分类器的概念。 第15章：线性分类器与支持向量机（SVM） 本章侧重于线性判别分析。深入讲解了感知机（Perceptron）的学习算法。重点解析了支持向量机（SVM）的核心思想，包括最大间隔分类、核函数的选择（如径向基函数RBF）及其在图像特征分类中的优势。 第16章：无监督学习：聚类分析 在无监督场景下，聚类是发现数据内在结构的重要手段。详细介绍了K-Means算法及其对初始点的敏感性。同时，深入探讨了基于密度的聚类方法（DBSCAN），并比较了它们在处理不同形状簇时的表现。 第六部分：现代应用与展望 第17章：深度学习在图像领域的应用概述 本章对当前最热门的技术进行综述。概述了卷积神经网络（CNN）的基本结构（卷积层、池化层、激活函数）。简要介绍了LeNet、AlexNet等经典架构及其在图像分类任务中的作用，强调了特征提取的自动化过程。 第18章：系统实现与性能评估 本章侧重于工程实践。指导读者如何构建一个完整的图像处理或机器视觉系统流程。详细介绍了图像处理算法的性能评估指标，包括信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）在图像质量评价中的应用，以及分类任务中的准确率、召回率和F1分数。 适用读者对象 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科生及研究生。 从事工业检测、遥感图像分析、医疗影像处理的工程师和技术人员。 希望系统学习图像处理和计算机视觉核心技术的自学者。 本书通过严谨的数学推导和丰富的工程实例，确保读者不仅“知道如何做”，更能“理解为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《模式识别导论》之前，我曾对模式识别这个领域抱有一些神秘感，觉得它离我的学习和工作很遥远。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者以一种非常有条理且逻辑清晰的方式，将模式识别的各个分支和核心技术展现得淋漓尽致。我特别赞赏书中关于聚类分析的讲解，它并没有仅仅局限于介绍K-means这样的经典算法，而是探讨了层次聚类、DBSCAN等多种聚类方法的原理和适用场景。作者还结合了实际应用，例如客户细分、市场调研等，让我看到了聚类技术在商业决策中的巨大价值。此外，书中对于贝叶斯分类器的介绍，也让我对概率和统计在模式识别中的核心地位有了全新的认识。作者通过对贝叶斯定理的深入解析，以及对不同先验概率和似然函数的影响的讨论，让我明白了如何构建一个能够处理不确定性信息的强大模型。这本书的语言风格非常专业，但又不会让人感到枯燥，它像一位经验丰富的导师，耐心地引导着读者一步步深入理解模式识别的精髓。

评分☆☆☆☆☆

初读《模式识别导论》，就被其宏大的视野和严谨的论证所折服。作者并非仅仅讲解某个孤立的算法，而是将模式识别置于一个更广阔的学科背景下进行探讨，并对其未来的发展趋势进行了前瞻性的展望。我尤为欣赏书中关于决策理论的讨论。作者从最根本的原理出发，解释了如何基于概率和代价函数来做出最优的分类决策，这为理解后续的各种分类算法奠定了坚实的理论基础。此外，书中对模式识别在计算机视觉、自然语言处理等交叉领域的应用进行了深入剖析，让我看到了这一学科的强大生命力和无限可能性。例如，在图像分割和目标检测方面，书中详细介绍了各种传统和基于深度学习的方法，并结合了实际的应用案例，如自动驾驶、安防监控等，这让我对模式识别技术在现实世界中的应用有了更直观的认识。这本书的写作风格非常学术化，但又不失可读性，它适合那些希望对模式识别有深入理解，并希望将其应用于实际研究和开发的读者。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《模式识别导论》，翻了几页就被其严谨又不失启发性的内容深深吸引。书本的开篇就如同打开了一扇通往未知世界的大门，作者以极其清晰的逻辑线索，循序渐进地引导读者进入模式识别的奇妙领域。我尤其欣赏其对基本概念的阐释，没有一开始就抛出过于复杂的数学公式，而是从直观的例子入手，比如如何识别不同种类的花朵，或者如何区分猫和狗的图片。这种由浅入深的方式，让原本可能显得枯燥的理论变得生动有趣，也让初学者能够快速建立起对模式识别的基本认知。书中对于不同识别方法的介绍，也做到了详略得当，既有对经典算法如K近邻、支持向量机的深入剖析，也提及了近年来新兴的深度学习在模式识别中的应用，比如卷积神经网络在图像识别上的巨大成功。作者在介绍这些算法时，不仅给出了数学原理，还结合了实际应用场景，例如在医学影像分析、语音识别以及人脸识别等方面的案例，这让我能够更深刻地理解理论知识的价值和应用潜力。整本书的排版设计也相当用心，图文并茂，公式推导清晰，每章节后的习题也很有代表性，能够帮助读者巩固所学内容，并激发进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，与其说是一本教材，不如说是一份通往人工智能核心的“地图”。作者的写作风格非常独特，他似乎总能找到最恰当的比喻和最精炼的语言，来解释那些看似复杂的理论。我印象最深刻的是关于模型评估和选择的部分。作者没有止步于讲解准确率、召回率等基本指标，而是深入探讨了过拟合和欠拟合现象，以及如何通过交叉验证、留一法等技术来选择最优模型，避免“纸上谈兵”。这些内容对于我在实际项目中构建可靠的识别系统至关重要。书中对神经网络和深度学习的介绍，也十分到位。作者并没有简单地罗列各种网络结构，而是从感知机开始，逐步引出了多层感知机、卷积神经网络等，并且详细解释了反向传播算法的工作原理。读到这里，我仿佛能看到一个学习模型是如何通过不断迭代和调整权重，来逐渐掌握识别任务的。整本书的结构安排也堪称完美，每一章都承前启后，内容紧密衔接，让我能够在一个连贯的知识体系中学习，而不会感到碎片化。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我在模式识别学习道路上的“定海神针”。它不像某些教材那样，上来就堆砌大量的数学公式和晦涩的术语，而是以一种非常“接地气”的方式，将复杂的概念娓娓道来。我最喜欢它在讨论分类器设计时，对于各种误分类代价的分析。作者不仅仅是告诉你如何构建一个分类器，更深入地探讨了在现实世界中，不同类型的错误会带来怎样的后果，以及如何根据实际情况来权衡和优化分类器的性能。例如，在医疗诊断领域，漏诊一个病症的代价可能远高于误诊一个健康人的代价，这样的思考角度，让我对模式识别的实用性和重要性有了更深刻的认识。书中的一些章节，比如关于特征提取和降维的讨论，也非常精彩。作者详细介绍了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等方法，并用生动的图示解释了它们是如何在保留主要信息的同时，减少数据的维度，从而提高算法效率和泛化能力。读完这部分内容，我仿佛看到了数据背后隐藏的规律，也学会了如何用更精炼的方式来处理和理解海量数据。这本书的语言风格非常流畅，读起来毫不费力，即使是第一次接触模式识别的读者，也能从中获益良多。

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