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第一章 導引//1 §1.1 圖像識別簡介 //1 §1.2 統計圖像識別的基本概念及數學知識準備//12 §1.3 圖像識別的幾個簡單方法 //20 §1.4 幾點說明 //40 參考文獻 //42 第二章 Bayes統計判決//44 §2.1 引言 //44 §2.2 Bayes統計判決準則//50 §2.3Bayes判決的應用//58 §2.4 Neyman-Pearson判決準則 //109 §2.5 損失函數的其他取法 //126 附錄I 正態分佈的數學期望及協方差矩陣 //131 附錄Ⅱ 正態分佈的線性函數//133 參考文獻 //136 第三章 統計圖像識別的其他方法//139 §3.1 Fisher判決準則 //139 §3.2 Wald序貫判決準則 //144 §3.3 概率密度函數的估計 //150 §3.4 圖像識別的幾個非參數法的介紹//190 §3.5 聚類分析法簡介 //217 附錄 概率密度函數的進一步研究 // 224參考文獻 //233 第四章 特性提取與特徵選擇 //236 §4.1 特性提取//236 §4.2有限Karhunen-Loéve變換//242 §4.3 Walsh變換 //256 §4.4特徵選擇的F方法 //260 §4.5 發散度Chernoff界限與Bhattacharyya界限 //273 §4.6 後驗概率密度函數L“距離與最小概率誤差的界限 //287 §4.7 樹分類器與特徵選擇//297 §4.8 Walsh變換進一步論述//306 參考文獻 //332 第五章 圖像識別的語言結構法//335 §5.1 語言結構方法識別圖像的大意 //335 §5.2 各種描述圖像的短語結構文法簡介//343 §5.3其他描述圖像的文法 //354 §5.4 剖析演算法算法與誤差修正剖析演算法算法介紹 //364 §5.5 基元選擇和語法推導//381 §5.6 一個例子 //390 參考文獻//396 第六章 模糊集論及其在圖像識別中的應用簡介//398 §6.1 背景與概念//398 §6.2模糊集的定義 //400 §6.3 模糊集的運算 //402 §6.4 模糊關係 //405 §6.5 模糊語言和演算法算法//411 §6.6 利用模糊集論作圖像識別的兩個例子//417 參考文獻//423
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