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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践iso

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freem123 缺了几章的代码,不完整。
2014-06-02
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qq457299596 还是有几章的代码是没有的,比较遗憾了
2013-05-13
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zzxily 源码不错,但没有对应PDF文章,并且,其中我最需要的第10章怎么没有,代码呢,
2012-09-26
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精通VisualC++数字图像模式识别技术工程实践PDF及源码

精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践(第二版)PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法

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Visual C++数字图像模式识别技术工程实践(第二版).pdf

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Visual C++数字图像模式识别技术详解 第二版 超清晰PDF 第二个包

作者:冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现,以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论与VisualC++软件实践方法相结合。

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精通Visual C++数字图像模式识别技术工程实践(pdf+代码)

精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 第二版 作者: 求是科技 张宏林 出版社: 人民邮电 出版日期: 2008.8 第1章 绪论 1 1.1 模式和模式识别的概念 1 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 2 1.3 模式识别系统的构成 3 1.3.1 信息获取 3 1.3.2 预处理 4 1.3.3 特征提取和选择 4 1.3.4 分类决策 4 1.4 物体的结构表示 4 1.5 图片识别问题 5 第2章 模式识别中的基本决策方法 6 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 6 2.2 分类器设计 9 2.2.1 多类情况 10 2.2.2 两类情况 10 2.3 关于分类器的错误率 10 2.4 关于贝叶斯决策 10 2.5 线性判别函数的基本概念 11 2.6 设计线性分类器的主要步骤 12 2.7 Fisher线性判别 12 2.8 解决多类问题决策树 14 2.8.1 决策树的基本概念 14 2.8.2 决策树设计的基本考虑 15 第3章 常用的模型和算法介绍 16 3.1 人工神经网络的发展简史 16 3.2 人工神经元 17 3.2.1 神经元模型 17 3.2.2 几种常用的作用函数 18 3.3 人工神经网络构成 20 3.3.1 基本模型 20 3.3.2 前向网络 20 3.4 人工神经网络的学习规则 21 3.4.1 Hebb学习规则 21 3.4.2 δ学习规则 21 3.5 BP网络 21 3.5.1 BP网络模型 22 3.5.2 输入输出关系 22 3.5.3 网络学习训练 22 3.5.4 BP网络的设计问题 23 3.5.5 BP网络的限制与不足 25 3.5.6 BP算法的改进 25 3.6 BP算法的C语言实现及使用方法 26 3.7 用BP网络解决异或问题 37 3.8 标量量化 39 3.8.1 基本概念 39 3.8.2 均匀量化 41 3.8.3 非均匀量化 41 3.9 矢量量化 42 3.9.1 基本原理 42 3.9.2 失真测度 44 3.9.3 设计码本 44 3.10 矢量量化算法的C语言实现 45 3.11 HMM基本思想 52 3.11.1 Markov链 52 3.11.2 HMM的概念 53 3.12 HMM基本算法 54 3.12.1 前向后向算法 55 3.12.2 Viterbi算法 56 3.12.3 Baum-Welch算法 57 3.13 基本HMM模型的C语言实现 58 3.13.1 数据结构和函数定义 58 3.13.2 一些基本工具 59 3.13.3 HMM结构的操作函数 67 3.13.4 前向后向算法 71 3.13.5 Viterbi算法 75 3.13.6 Baum-Welch算法 78 3.13.7 随机数生成函数 81 3.13.8 序列操作函数 82 第4章 常用搜索算法 85 4.1 状态空间法 85 4.1.1 状态(State) 85 4.1.2 问题的状态空间(State Space) 85 4.2 盲目搜索算法 86 4.2.1 宽度优先搜索 86 4.2.2 深度优先搜索 87 4.3 启发式搜索算法 88 4.3.1 搜索深度、启发函数和评价函数 88 4.3.2 A算法和A*算法 88 4.4 A*算法类的实现 89 4.5 8数码游戏(Eight-Puzzle)简介 97 4.6 关于8数码游戏解的存在性讨论 97 4.6.1 问题的表达 97 4.6.2 问题的转化与证明 97 4.7 算法设计 98 4.8 程序实现 99 4.8.1 程序创建步骤 100 4.8.2 数据结构和函数定义 101 4.8.3 各种算法的实现 102 4.8.4 可视化的实现 112 4.9 黑白棋简介 120 4.9.1 黑白棋规则 120 4.9.2 黑白棋基本战术 121 4.10 算法设计 122 4.10.1 博弈算法基础 122 4.10.2 Alpha-Beta剪枝 124 4.10.3 估值函数 128 4.10.4 开局及终局 134 4.11 程序实现 134 4.11.1 程序创建步骤 135 4.11.2 程序代码 135 第5章 联机字符识别 154 5.1 汉字识别的历史和现状 154 5.2 联机字符识别原理框图 155 5.2.1 统计决策方法 156 5.2.2 句法结构方法 157 5.3 基于笔画及笔画特征二级分类的联机汉字识别 158 5.3.1 笔画的分类 158 5.3.2 笔画识别前的噪声处理 159 5.3.3 笔画方向码合并处理及笔画识别 160 5.3.4 笔画间特征量的定义及识别 160 5.3.5 整字匹配的距离准则 161 5.4 基于活动模板引导的子结构的识别 163 5.4.1 系统模型 163 5.4.2 活动模板子结构的构造 164 5.4.3 子结构引导的结构匹配 165 5.5 实例之联机手写数字识别 167 5.5.1 难点及特征的选取 167 5.5.2 相应的预处理及模板的建立 168 5.5.3 程序的实现 169 5.6 实例之联机手写数字、英文字符及汉字识别 182 第6章 脱机字符识别 204 6.1 印刷体汉字的识别 204 6.1.1 印刷体汉字的基本知识 204 6.1.2 汉字的行切割和字切割 204 6.1.3 文字的归一化 205 6.1.4 基于统计量的特征 206 6.2 基于置信度分析和多信息融合的手写数字识别方法 209 6.2.1 多种特征和多种分类器 210 6.2.2 集成方法 211 6.2.3 预处理 213 6.3 其他手写数字识别方法简介 215 6.3.1 基于支持向量机(SVM)的方法 215 6.3.2 伪二阶隐马尔可夫模型应用于手写数字识别 215 6.3.3 基于骨架特征顺序编码的识别方法 216 6.4 手写数字识别实例之模板匹配法 216 6.4.1 位图的读写 216 6.4.2 细化算法 218 6.4.3 特征提取与识别 233 6.4.4 程序实现 233 6.5 手写数字识别实例之Fisher线性判别 252 6.5.1 USPS数据库 252 6.5.2 Fisher判别程序 254 6.6 数字识别实例之神经网络法 266 第7章 在线签名鉴定 279 7.1 时间弯折算法 279 7.1.1 时间弯折的概念 279 7.1.2 时间弯折的限制 280 7.1.3 时间弯折的DP方法 281 7.1.4 DTW方法的扩充和变形 282 7.1.5 模板的建立 282 7.1.6 算法的实现 282 7.2 签名分段算法 291 7.3 自回归分析 293 7.4 联机签名可以利用的特征 299 7.5 基于特征函数法的联机签名鉴定 300 7.5.1 系统框图 300 7.5.2 预处理 300 7.5.3 特征提取 301 7.5.4 特征匹配 302 7.6 在线签名鉴定系统实例 302 7.6.1 签名数据的输入 302 7.6.2 一些结构的定义 303 7.6.3 方向分布的计算 304 7.6.4 文件数据的读取 309 7.6.5 预处理函数 311 7.6.6 识别算法 320 7.6.7 保存和打开模板 323 第8章 离线签名鉴定 325 8.1 离线签名鉴定的方法 325 8.1.1 距离匹配变换 325 8.1.2 形状特征 325 8.1.3 纹理特征 330 8.2 伪动态特征 339 8.3 总结 340 第9章 人脸的检测与定位 341 9.1 人脸检测方法综述 341 9.1.1 基于知识的自顶向下的方法 341 9.1.2 基于人脸特征的自底向上的方法 342 9.1.3 模板匹配的方法 342 9.1.4 基于人脸外观的方法 342 9.2 基于肤色的人脸检测算法 342 9.2.1 色彩空间与色彩空间的聚类 342 9.2.2 肤色模型 343 9.2.3 人脸区域分割 347 9.2.4 肤色模型在人脸检测的后期验证中的应用 350 9.3 人脸特征的检测 351 9.3.1 候选特征的提取 352 9.3.2 双眼和嘴巴的定位 352 9.3.3 双眼和嘴巴的轮廓提取 352 9.4 人脸检测与定位实例 354 9.4.1 人脸区域的检测 354 9.4.2 眼睛的标定 374 9.4.3 鼻子的确定 382 9.4.4 嘴的确定 384 9.4.5 主程序的其他一些代码 387 第10章 车牌识别技术 396 10.1 系统简介 396 10.1.1 车牌定位技术综述 397 10.1.2 车牌字符识别技术综述 398 10.2 车牌图像定位与分割算法 398 10.2.1 车牌图像的特点及识别难点 399 10.2.2 边缘提取算法 400 10.2.3 Hough变换提取直线 408 10.2.4 车牌检测的要点 412 10.2.5 算法流程 413 10.3 车牌字符的识别 414 10.3.1 二值化 415 10.3.2 倾斜度的校正 415 10.3.3 大小归一化 416 10.3.4 匹配识别字符 416 第11章 印章识别 418 11.1 伪印章的制作及人工防伪技术 418 11.1.1 常用伪造印章的方法及其特征 418 11.1.2 真假印章印文的检验 420 11.2 自动印章识别系统的设计 421 11.2.1 预处理 421 11.2.2 特征的提取 421 11.3 算法实现 422 第12章 图像的纹理分析方法 426 12.1 纹理分析概念 426 12.2 空间灰度层共现矩阵 427 12.3 纹理能量测量 429 12.4 纹理的结构分析方法和纹理梯度 431 12.4.1 纹理的结构分析方法 431 12.4.2 纹理梯度 432 12.5 遥感图像的纹理分析 432 12.5.1 云类的自动识别 432 12.5.2 台风的自动识别 434 12.6 细胞图像的彩色纹理分析 436 12.6.1 纹理的彩色分布特征描述 436 12.6.2 纹理彩色特征 437 12.6.3 细胞图像处理 438 12.7 Visual C++应用实例 438 12.7.1 灰度共现矩阵类 439 12.7.2 几个响应函数 446

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精通Visual C++数字图像模式识别技术工程实践.(2nd Edition)

精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践.(2nd Edition)

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精通Visual Cpp数字图像模式识别技术工程实践(第2版).pdf

这是一本图像识别的经典书籍,相信的说明了各种常用的图像算法,并且随书提供大量的实例代码,非常有参考价值。

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精通Visual C++数字图像模式识别技术工程实践

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精通Visual C++数字图像模式识别技术工程实践

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Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版).冯伟兴(带详细书签)

作为一门实用的边缘学科,数字图像模式识别技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强、图像特征提取、图像识别以及运动图像分析等。本书将以实践为导向,以实用为目标来介绍这些重要的数字图像模式识别技术,在介绍数字图像模式识别技术基础理论及算法原理的同时,重点详细地介绍如何用Visual C++编程实现这些典型及常用算法,并结合实际应用,介绍作者所在实验室近年来在研究中总结出来的一些经典案例,尽量做到理论、应用与实际编程的紧密结合,使读者掌握用Visual C++进行图像模式识别技术编程的基本方法和技巧。 本书内容丰富、层次清晰、力求较强的实践性和应用性。在学习完本书之后,相信读者能够在充分了解数字图像模式识别技术基础理论和经典算法的基础上进行实际项目的开发。 计算机获取、显示、存储数字图像的方法。 Visual C++作为应用程序编译器的编程思路,编程方法以及如何基于Visual C++6.0进行应用程序开发。 图像特征的定义及提取方法。 统计模式识别主要研究内容,即特征提取与选择,模式分类和模式聚类的研究目的和研究方法。 常用的模式识别决策方法。 人脸检测与特征点定位应用实例。 汽车牌照识别应用实例。 脑部医学影像自动诊断应用实例。 印刷体汉字识别应用实例。 手写体数字识别应用实例。 一维条形码识别应用实例。

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Visual C++数字图像模式识别技术详解 第二版 随书光盘

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Visual C++数字图像模式识别典型案例详解 pdf 完整版

Visual C++数字图像模式识别典型案例详解 pdf 完整版 400多MB,太大了,存在百度云. txt里有链接

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Visual C++数字图像模式识别技术详解源码

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人脸的检测与定位

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数字图像模式识别技术工程实践

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Visual C++数字图像模式识别技术详解 第二版 超清晰PDF 太大分2个包

作者:冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现,以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论与VisualC++软件实践方法相结合。

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