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齊敏 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 統計學習
• 數據挖掘
• 圖像處理
• 信號處理
• 分類
• 聚類
• 模型評估

店鋪： 清華大學齣版社旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302200666

商品編碼：1360867485

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名：模式識彆導論

定價：25.00元

作者：齊敏,李大健,郝重陽

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787302200666

字數：

頁碼：252

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

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本書內容由淺入深，便於教師根據不同情況選擇教學內容。同時講解詳細，配有豐富的圖錶和例題，有助於讀者閱讀與理解。提供瞭習題和計算機作業，供學習時使用。

內容提要

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本書按照統計模式識彆、句法模式識彆、模糊模式識彆法和神經網絡模式識彆法四大理論體係組織全書，其中統計模式識彆是模式識彆的經典內容和基礎知識，模糊模式識彆法和神經網絡模式識彆法兩部分反映瞭模式識彆學科發展的新進展，附錄部分歸納瞭書中需要用到的概率知識、嚮量和矩陣運算的常用公式，以及供上機練習用的模式樣本數據。
本書內容由淺入深，便於教師根據不同情況選擇教學內容。同時講解詳細，配有豐富的圖錶和例題，有助於讀者閱讀與理解。提供瞭習題和計算機作業，供學習時使用。
本書可作為高等院校電子信息類專業高年級本科生和研究生的教材，也可供從事模式識彆工作的廣大科技人員參考。

目錄

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第1章 緒論
1．1 模式和模式識彆的概念
1．2 模式識彆係統
1．2．1 簡例
1．2．2 模式識彆係統組成
1．3 模式識彆概況
1．3．1 模式識彆發展簡介
1．3．2 模式識彆分類
1．4 模式識彆的應用

第2章 聚類分析
2．1 距離聚類的概念
2．2 相似性測度和聚類準則
2．2．1 相似性測度
2．2．2 聚類準則
2．3 基於距離閾值的聚類算法
2．3．1 近鄰聚類法
2．3．2 大小距離算法
2．4 層次聚類法
2．5 動態聚類法
2．5．1 K-均值算法
2．5．2 迭代自組織的數據分析算法
2．6 聚類結果的評價
習題

第3章 判彆函數及幾何分類法
3．1 判彆函數
3．2 綫性判彆函數
3．2．1 綫性判彆函數的一般形式
3．2．2 綫性判彆函數的性質
3．3 廣義綫性判彆函數
3．4 綫性判彆函數的幾何性質
3．4．1 模式空間與超平麵
3．4．2 權空間與權嚮量解
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 小平方誤差算法
3．8 非綫性判彆函數
3．8．1 分段綫性判彆函數
3．8．2 分段綫性判彆函數的學習方法
3．8．3 勢函數法
習題

第4章 基於統計決策的概率分類法
4．1 研究對象及相關概率
4．2 貝葉斯決策
4．2．1 小錯誤率貝葉斯決策
4．2．2 小風險貝葉斯決策
4．2．3 正態分布模式的貝葉斯決策
4．3 貝葉斯分類器的錯誤率
4．3．1 錯誤率的概念
4．3．2 錯誤率分析
4．3．3 正態分布貝葉斯決策的錯誤率計算
4．3．4 錯誤率的估計
4．4 聶曼·皮爾遜決策
4．5 概率密度函數的參數估計
4．5．1 大似然估計
4．5．2 貝葉斯估計與貝葉斯學習
4．6 概率密度函數的非參數估計
4．6．1 非參數估計的基本方法
4．6．2 Parzen窗法
4．6．3 k近鄰估計法
4．7 後驗概率密度函數的勢函數估計法
習題

第5章 特徵選擇與特徵提取
5．1 基本概念
5．2 類彆可分性測度
5．2．1 基於距離的可分性測度
5．2．2 基於概率分布的可分性測度
5．3 基於類內散布矩陣的單類模式特徵提取
5．4 基於K-L變換的多類模式特徵提取
5．5 特徵選擇
5．5．1 特徵選擇的準則
5．5．2 特徵選擇的方法
習題

第6章 句法模式識彆
6．1．句法模式識彆概述
6．2 形式語言的基本概念
6．2．1 基本定義
6．2．2 文法分類
6．3 模式的描述方法
6．3．1 基元的確定
6．3．2 模式的鏈錶示法
6．3．3 模式的樹錶示法
6．4 文法推斷
6．4．1 基本概念
6．4．2 餘碼文法的推斷
6．4．3 擴展樹文法的推斷
6．5 句法分析
6．5．1 參考鏈匹配法
6．5．2 填充樹圖法
6．5．3 CYK分析法
6．5．4 厄利分析法
6．6 句法結構的自動機識彆
6．6．1 有限態自動機與正則文法
6．6．2 下推自動機與上下文無關文法
習題

第7章 模糊模式識彆法
7．1 模糊數學概述
7．1．1 模糊數學的産生背景
7．1．2 模糊性
7．1．3 模糊數學在模式識彆領域的應用
7．2 模糊集閤
7．2．1 模糊集閤定義
7．2．2 隸屬函數的確定
7．2．3 模糊集閤的運算
7．2．4 模糊集閤與普通集閤的相互轉化
7．3 模糊關係與模糊矩陣
7．3．1 模糊關係定義
7．3．2 模糊關係的錶示
7．3．3 模糊關係的建立
7．3．4 模糊關係和模糊矩陣的運算
7．3．5 模糊關係的三大性質
7．4 模糊模式分類的直接方法和間接方法
7．4．1 直接方法——隸屬原則
7．4．2 間接方法——擇近原則
7．5 模糊聚類分析法
7．5．1 基於模糊等價關係的聚類分析法
7．5．2 模糊相似關係直接用於分類
7．5．3 模糊K-均值算法
7．5．4 模糊ISODATA算法
習題

第8章 神經網絡模式識彆法
附錄A 嚮量和矩陣運算
附錄B 標準正態分布錶及概率計算
附錄C 計算機作業所用樣本數據
參考文獻

作者介紹

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文摘

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第1章 緒論
1.1 模式和模式識彆的概念
從廣義方麵講，模式（pattern）是一個客觀事物的描述，即一個可用來仿效的完善的例子。模式識彆（pattern recognition）按照哲學的定義，是指一個“外部信息到達感覺器官並被轉換成有意義的感覺經驗”的過程。
例如，桌上的玻璃杯裏裝著某種物質，人們對它進行仔細觀察，在這個過程中，眼睛、鼻子、皮膚等不同的感覺器官接收到一些來自這個物體的所謂的外部信息：無色、透明、液體、冒氣、無臭、溫度較高，這些感覺信息被送到大腦後，經過處理，轉換成瞭感覺經驗——熱水，這實際上就是一個模式識彆的過程。
人是一個深不可測的信息處理係統，具有超級模式識彆能力。事實上，每個人每天都在進行模式識彆。例如，一個人到一個新的城市裏去找公共汽車站，就是在做模式識彆。再例如，在一群嘈雜的人群中，我們能夠區彆齣熟悉的朋友的聲音；我們還能夠認識不同的人書寫的“不是很潦草”的字符；等等。這些其實都是模式識彆過程。不同的人或同一個人在不同的時間寫齣的字是不完全相同的，有時還會有很大差彆，但我們能夠識彆，這是因為在人的頭腦中有這樣一個仿製的模型，這就是模式。模式是由大量的取樣、學習、歸納而成的，人們將所看到的信息與此模式比較，從而判斷此信息是否屬於該類模式。因此，模式識彆問題通常錶現為對一組過程或事件的判彆或分類（patternclassification）。人類具有的模式識彆功能可否由機器來實現呢?這正是本書所要研究的內容。

序言

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暫時沒與相關內容

好的，這是一本名為《數字圖像處理與計算機視覺基礎》的圖書的詳細簡介。 --- 數字圖像處理與計算機視覺基礎 內容概要與特色 本書旨在全麵係統地介紹數字圖像處理和計算機視覺領域的核心理論、關鍵算法及其在實際工程中的應用。它定位於為初學者提供堅實的數學與理論基礎，同時為有經驗的工程師和研究人員提供深入的技術參考。全書內容覆蓋瞭從圖像的獲取、錶示、增強，到復雜的模式識彆和三維重建的完整技術鏈條。 本書的最大特色在於其理論深度與工程實踐的緊密結閤。每一章節不僅詳細闡述瞭背後的數學原理（如傅裏葉分析、概率論、綫性代數），還提供瞭大量的MATLAB/Python代碼示例和真實世界的數據集分析案例，確保讀者能夠將理論知識轉化為可操作的解決方案。 核心章節結構與內容詳述 全書共分為六個主要部分，共十八章，結構清晰，循序漸進： 第一部分：圖像基礎與錶示 第1章：數字圖像的本質與獲取 本章首先界定瞭數字圖像的概念，探討瞭人眼視覺係統的工作原理，並深入分析瞭圖像傳感器（如CCD和CMOS）的工作機製。重點講解瞭圖像的數字化過程，包括采樣（Sampling）和量化（Quantization），以及由此帶來的混疊現象（Aliasing）和量化噪聲。此外，還介紹瞭常見的圖像文件格式（如TIFF, JPEG, PNG）的內部結構及其對圖像質量的影響。 第2章：圖像的數學錶示與變換 本章是後續所有處理的基礎。詳細介紹瞭二維離散信號的錶示方法，包括灰度圖像和彩色圖像（RGB, HSV, YCbCr色彩空間）。核心內容聚焦於二維傅裏葉變換（2D DFT）及其性質，講解瞭如何利用頻域分析來理解圖像中的周期性結構和噪聲特性。引入瞭捲積定理，為濾波操作奠定理論基礎。 第3章：概率論在圖像分析中的應用 本章側重於圖像噪聲的統計建模。探討瞭常見的噪聲模型，如高斯白噪聲、椒鹽噪聲和泊鬆噪聲的概率分布。講解瞭直方圖的構建與分析，以及如何利用灰度級的概率密度函數（PDF）來指導圖像的分割和閾值選取。 第二部分：圖像增強與復原 第4章：空間域圖像增強技術 本章重點介紹直接在空間域（像素級彆）上操作的增強方法。深入講解瞭點運算（如灰度拉伸、對比度調整）和鄰域運算。詳細對比瞭均值濾波、中值濾波在去除不同類型噪聲時的優缺點。此外，還詳細介紹瞭梯度算子（如Sobel、Prewitt、Roberts）在邊緣增強中的應用。 第5章：頻域圖像增強與濾波 基於第二章的傅裏葉變換基礎，本章專注於頻域濾波。詳細闡述瞭理想低通、巴特沃斯低通（Butterworth LP）和高斯低通濾波器在平滑圖像中的作用機製。同時，引入瞭高通濾波器（如理想高通、巴特沃斯高通）用於銳化操作。特彆討論瞭維納濾波（Wiener Filtering），作為一種最優綫性最小均方誤差（LMS）估計方法，用於圖像復原。 第6章：圖像復原與盲反捲積 圖像復原是解決退化問題的關鍵。本章首先建立圖像退化模型（退化函數與噪聲模型）。詳細講解瞭逆濾波的局限性及其改進方案。重點深入探討瞭約束最小二乘濾波和迭代重建算法在處理模糊圖像時的優勢，為解決運動模糊和離焦模糊問題提供瞭堅實的工具。 第三部分：圖像分割與特徵提取 第7章：圖像分割的閾值方法 圖像分割是識彆圖像中感興趣對象的第一步。本章係統地介紹瞭閾值分割技術。重點解析瞭Otsu（大津法）的原理及其在多峰直方圖下的局限性。此外，還介紹瞭迭代閾值法和局部自適應閾值方法。 第8章：基於區域和邊緣的分割 本章探討瞭結構信息在分割中的應用。講解瞭區域生長和區域分裂與閤並算法的流程與參數設置。在邊緣檢測方麵，除瞭基礎的梯度方法外，深入分析瞭Canny邊緣檢測算法的五個步驟，並比較瞭其在復雜場景下的魯棒性。 第9章：形態學圖像處理 形態學操作是處理圖像中形狀和結構信息的強大工具。本章基於集閤論，詳細介紹瞭腐蝕、膨脹、開運算和閉運算的定義及其在去除噪聲、連接斷點和填充孔洞中的應用。同時，還講解瞭更高級的應用，如骨架提取和形態學梯度。 第10章：圖像特徵描述子 特徵是連接原始像素數據和高級理解的橋梁。本章詳細介紹瞭用於描述圖像局部區域的數學工具。重點講解瞭局部二值模式（LBP）在紋理描述中的高效性，以及HOG（方嚮梯度直方圖）在目標檢測中的關鍵作用。此外，還引入瞭傅裏葉描述符在形狀識彆中的應用。 第四部分：高級幾何變換與三維重建 第11章：圖像配準與變換 圖像配準是融閤多源圖像信息的關鍵步驟。本章分析瞭剛性變換（平移、鏇轉、縮放）和仿射變換的數學模型。重點講解瞭同源點（Correspondences）的提取，以及利用RANSAC（隨機抽樣一緻性）算法來魯棒性地估計幾何變換參數，排除異常值的影響。 第12章：立體視覺與深度估計 本章邁嚮三維世界。詳細闡述瞭針孔相機模型和相機標定的基本原理。核心內容是立體匹配，包括代價函數的構建（如SSD、NCC）和全局優化方法（如圖割法Graph Cut）。講解瞭如何通過視差圖計算點的三維坐標。 第13章：運動估計與光流法 本章處理動態圖像序列。詳細介紹瞭光流（Optical Flow）的基本假設（亮度恒定假設）。深入對比瞭Lucas-Kanade局部光流法和Horn-Schunck全局光流法的數學推導及其適用場景。 第五部分：模式識彆與機器學習基礎 第14章：分類器的統計基礎 雖然本書側重於圖像處理，但本章為後續的識彆任務打下基礎。重點介紹瞭最大似然估計（MLE）和最小均方誤差（LMS）分類器原理。詳細解析瞭貝葉斯決策理論，以及最小錯誤率分類器的概念。 第15章：綫性分類器與支持嚮量機（SVM） 本章側重於綫性判彆分析。深入講解瞭感知機（Perceptron）的學習算法。重點解析瞭支持嚮量機（SVM）的核心思想，包括最大間隔分類、核函數的選擇（如徑嚮基函數RBF）及其在圖像特徵分類中的優勢。 第16章：無監督學習：聚類分析 在無監督場景下，聚類是發現數據內在結構的重要手段。詳細介紹瞭K-Means算法及其對初始點的敏感性。同時，深入探討瞭基於密度的聚類方法（DBSCAN），並比較瞭它們在處理不同形狀簇時的錶現。 第六部分：現代應用與展望 第17章：深度學習在圖像領域的應用概述 本章對當前最熱門的技術進行綜述。概述瞭捲積神經網絡（CNN）的基本結構（捲積層、池化層、激活函數）。簡要介紹瞭LeNet、AlexNet等經典架構及其在圖像分類任務中的作用，強調瞭特徵提取的自動化過程。 第18章：係統實現與性能評估 本章側重於工程實踐。指導讀者如何構建一個完整的圖像處理或機器視覺係統流程。詳細介紹瞭圖像處理算法的性能評估指標，包括信噪比（PSNR）、結構相似性（SSIM）在圖像質量評價中的應用，以及分類任務中的準確率、召迴率和F1分數。 適用讀者對象 計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的本科生及研究生。 從事工業檢測、遙感圖像分析、醫療影像處理的工程師和技術人員。 希望係統學習圖像處理和計算機視覺核心技術的自學者。 本書通過嚴謹的數學推導和豐富的工程實例，確保讀者不僅“知道如何做”，更能“理解為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《模式識彆導論》之前，我曾對模式識彆這個領域抱有一些神秘感，覺得它離我的學習和工作很遙遠。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常有條理且邏輯清晰的方式，將模式識彆的各個分支和核心技術展現得淋灕盡緻。我特彆贊賞書中關於聚類分析的講解，它並沒有僅僅局限於介紹K-means這樣的經典算法，而是探討瞭層次聚類、DBSCAN等多種聚類方法的原理和適用場景。作者還結閤瞭實際應用，例如客戶細分、市場調研等，讓我看到瞭聚類技術在商業決策中的巨大價值。此外，書中對於貝葉斯分類器的介紹，也讓我對概率和統計在模式識彆中的核心地位有瞭全新的認識。作者通過對貝葉斯定理的深入解析，以及對不同先驗概率和似然函數的影響的討論，讓我明白瞭如何構建一個能夠處理不確定性信息的強大模型。這本書的語言風格非常專業，但又不會讓人感到枯燥，它像一位經驗豐富的導師，耐心地引導著讀者一步步深入理解模式識彆的精髓。

評分☆☆☆☆☆

初讀《模式識彆導論》，就被其宏大的視野和嚴謹的論證所摺服。作者並非僅僅講解某個孤立的算法，而是將模式識彆置於一個更廣闊的學科背景下進行探討，並對其未來的發展趨勢進行瞭前瞻性的展望。我尤為欣賞書中關於決策理論的討論。作者從最根本的原理齣發，解釋瞭如何基於概率和代價函數來做齣最優的分類決策，這為理解後續的各種分類算法奠定瞭堅實的理論基礎。此外，書中對模式識彆在計算機視覺、自然語言處理等交叉領域的應用進行瞭深入剖析，讓我看到瞭這一學科的強大生命力和無限可能性。例如，在圖像分割和目標檢測方麵，書中詳細介紹瞭各種傳統和基於深度學習的方法，並結閤瞭實際的應用案例，如自動駕駛、安防監控等，這讓我對模式識彆技術在現實世界中的應用有瞭更直觀的認識。這本書的寫作風格非常學術化，但又不失可讀性，它適閤那些希望對模式識彆有深入理解，並希望將其應用於實際研究和開發的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，與其說是一本教材，不如說是一份通往人工智能核心的“地圖”。作者的寫作風格非常獨特，他似乎總能找到最恰當的比喻和最精煉的語言，來解釋那些看似復雜的理論。我印象最深刻的是關於模型評估和選擇的部分。作者沒有止步於講解準確率、召迴率等基本指標，而是深入探討瞭過擬閤和欠擬閤現象，以及如何通過交叉驗證、留一法等技術來選擇最優模型，避免“紙上談兵”。這些內容對於我在實際項目中構建可靠的識彆係統至關重要。書中對神經網絡和深度學習的介紹，也十分到位。作者並沒有簡單地羅列各種網絡結構，而是從感知機開始，逐步引齣瞭多層感知機、捲積神經網絡等，並且詳細解釋瞭反嚮傳播算法的工作原理。讀到這裏，我仿佛能看到一個學習模型是如何通過不斷迭代和調整權重，來逐漸掌握識彆任務的。整本書的結構安排也堪稱完美，每一章都承前啓後，內容緊密銜接，讓我能夠在一個連貫的知識體係中學習，而不會感到碎片化。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《模式識彆導論》，翻瞭幾頁就被其嚴謹又不失啓發性的內容深深吸引。書本的開篇就如同打開瞭一扇通往未知世界的大門，作者以極其清晰的邏輯綫索，循序漸進地引導讀者進入模式識彆的奇妙領域。我尤其欣賞其對基本概念的闡釋，沒有一開始就拋齣過於復雜的數學公式，而是從直觀的例子入手，比如如何識彆不同種類的花朵，或者如何區分貓和狗的圖片。這種由淺入深的方式，讓原本可能顯得枯燥的理論變得生動有趣，也讓初學者能夠快速建立起對模式識彆的基本認知。書中對於不同識彆方法的介紹，也做到瞭詳略得當，既有對經典算法如K近鄰、支持嚮量機的深入剖析，也提及瞭近年來新興的深度學習在模式識彆中的應用，比如捲積神經網絡在圖像識彆上的巨大成功。作者在介紹這些算法時，不僅給齣瞭數學原理，還結閤瞭實際應用場景，例如在醫學影像分析、語音識彆以及人臉識彆等方麵的案例，這讓我能夠更深刻地理解理論知識的價值和應用潛力。整本書的排版設計也相當用心，圖文並茂，公式推導清晰，每章節後的習題也很有代錶性，能夠幫助讀者鞏固所學內容，並激發進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我在模式識彆學習道路上的“定海神針”。它不像某些教材那樣，上來就堆砌大量的數學公式和晦澀的術語，而是以一種非常“接地氣”的方式，將復雜的概念娓娓道來。我最喜歡它在討論分類器設計時，對於各種誤分類代價的分析。作者不僅僅是告訴你如何構建一個分類器，更深入地探討瞭在現實世界中，不同類型的錯誤會帶來怎樣的後果，以及如何根據實際情況來權衡和優化分類器的性能。例如，在醫療診斷領域，漏診一個病癥的代價可能遠高於誤診一個健康人的代價，這樣的思考角度，讓我對模式識彆的實用性和重要性有瞭更深刻的認識。書中的一些章節，比如關於特徵提取和降維的討論，也非常精彩。作者詳細介紹瞭主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）等方法，並用生動的圖示解釋瞭它們是如何在保留主要信息的同時，減少數據的維度，從而提高算法效率和泛化能力。讀完這部分內容，我仿佛看到瞭數據背後隱藏的規律，也學會瞭如何用更精煉的方式來處理和理解海量數據。這本書的語言風格非常流暢，讀起來毫不費力，即使是第一次接觸模式識彆的讀者，也能從中獲益良多。

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