模式识别第二版 重点讨论统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。

全书，搞了很久才搞到。。。想传数字图像处理全书的，可惜我没有权限。要的朋友可以联系我 正如前面已经提到的那样，本书重点讨论统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。 从教学角度出发，首先研究各种分类器的设计方法是qJ取的，在这个基础上就更容易理解特 征提取和选择的重要性。对于一个实际的模式识别系统，当然只有在特征确定以后，才能对 分类器的参数进行计算。实际工作中，这两者常常是互相交又进行的，对不同的方案要进行 反复比较，特别是设计过程还可能影响到对训练集的重新编辑。本书的前几章着重讨论监 督学习，即已知训练集样本所属类别的条件下分类器的设计方法。然后讨论特征提取和选择 的准则和算法。在这之后，讨论在不利用或没有样本所属类别信息的情况下的分类方法，即 非监督模式识别方法。根据有关模式识别理论和技术的发展、我们在讨论了统计模式识别的 经典内容之后，分别在第ll章中介绍“人工押经网络”，在第12章中介绍“模糊模式识别方 法”及第13章中介绍“统计学习理论和支持向量机”。最后在第14章巾简要介绍“模式U1别 在语音信号数字处理中的应用举例”、第15章中介绍“印刷体汉字识别小的特征提取”。希望 通过这些实例使读者对一些模式识别方法在一维信导和二维因像识别中的应用钉一个更直 观的认识；同时也可了解到利用信号处理和图像处理技术获取模式识别的特征的一些常用 方法。当然，由于篇幅和本书的目的所限，对这些例子的介绍只能是较简单的，仪供读者参 考，在学习模式识别课程时可以不讲、感兴趣者可以课后阅读。