本書在人工智能框架下，以數(shù)字圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺為應(yīng)用背景介紹了模式識(shí)別的概念、原理、方法和典型應(yīng)用。全書共11章，內(nèi)容如下：緒論部分在人工智能的框架下探討了圖像模式識(shí)別在智能科學(xué)中的重要意義；第二章和第三章介紹了數(shù)字圖像處理中的像素級(jí)圖像特征分析方法和圖像模式識(shí)別中常用的局部特征計(jì)算方法；第四章到第十一章分別介紹了圖像模式識(shí)別中的數(shù)據(jù)降維方法、聚類方法、決策樹分類方法、貝葉斯理論、支持向量機(jī)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、深度學(xué)習(xí)理論以及運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法。
本書理論與實(shí)驗(yàn)并重，在闡明圖像模式識(shí)別基本理論的同時(shí)給出了相應(yīng)的實(shí)際應(yīng)用實(shí)驗(yàn)分析。同時(shí)，以國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺組態(tài)軟件XAVIS為工具，實(shí)現(xiàn)了圖像模式識(shí)別的典型方法。本書可作為大專院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、電氣工程、機(jī)電一體化等專業(yè)的研究生教材，也適用于從事人工智能、模式識(shí)別、數(shù)字圖像處理、視覺測(cè)量、圖像檢測(cè)、視覺控制、視覺機(jī)器人等系統(tǒng)的研究、設(shè)計(jì)和開發(fā)的科研與工程技術(shù)人員參考。