更新时间：2019-09-12 18:06:27
封面
版权信息
前言
第一篇 基础篇
第1章 数字图像模式识别
1.1 数字图像处理概述
1.1.1 数字图像获取
1.1.2 图像显示与存储
1.1.3 数字图像文件
1.1.4 数字图像处理
1.2 模式识别基本概念
1.2.1 模式和模式识别的概念
1.2.2 模式空间、特征空间和类别空间
1.2.3 模式识别系统的组成
1.2.4 数字图像模式识别的基本过程
1.3 Visual C++数字图像处理类
1.3.1 Visual C++编程方法
1.3.2 Visual C++数字图像处理类
第2章 模式识别实现方法
2.1 统计模式识别
2.1.1 特征的提取与选择
2.1.2 模式分类
2.1.3 模式聚类
2.2 经典模式识别决策方法及实现
2.2.1 人工神经网络
2.2.2 隐马尔可夫模型
2.2.3 决策树
2.2.4 模板匹配
2.2.5 支持向量机
第二篇 案例篇
第3章 一维条形码识别系统
3.1 系统介绍
3.2 核心技术原理
3.2.1 常用的条形码编码规则
3.2.2 预处理过程——二值化
3.2.3 译码过程——平均值法
3.3 系统结构与流程
3.3.1 系统总体结构
3.3.2 二值化算法流程
3.3.3 平均值法算法流程
3.4 编程实现
3.4.1 二值化算法
3.4.2 平均值法
3.5 运行效果
第4章 基于模糊聚类的图形识别系统
4.1 系统介绍
4.2 核心技术原理
4.2.1 图像的标识及特征提取
4.2.2 模式相似性测量
4.2.3 模糊理论基本概念
4.2.4 模糊聚类分析
4.3 系统结构与流程
4.3.1 系统总体结构
4.3.2 图像标识及特征提取算法流程
4.3.3 计算模糊距离算法流程
4.3.4 模糊聚类算法流程
4.4 编程实现
4.4.1 图像的标识及特征提取
4.4.2 计算模糊距离
4.4.3 模糊聚类
4.5 运行效果
第5章 人脸检测系统
5.1 系统介绍
5.2 核心技术原理
5.2.1 彩色图像空间
5.2.2 人脸肤色相似度计算
5.2.3 人脸识别与分割
5.3 系统结构与流程
5.3.1 系统总体结构
5.3.2 人脸肤色相似度算法流程
5.3.3 人脸识别与分割算法流程
5.4 编程实现
5.4.1 人脸肤色相似度比较
5.4.2 人脸识别与分割
5.5 运行效果
第6章 人脸定位系统
6.1 系统介绍
6.2 核心技术原理
6.2.1 人脸轮廓提取
6.2.2 眼睛识别与定位
6.2.3 鼻子识别与定位
6.2.4 嘴部识别与定位
6.3 系统结构与流程
6.3.1 系统总体结构
6.3.2 人脸定位
6.3.3 人脸内轮廓提取
6.3.4 眼睛定位
6.3.5 鼻子定位
6.3.6 嘴部定位
6.4 编程实现
6.4.1 人脸位置定位
6.4.2 人脸内轮廓提取
6.4.3 眼睛定位
6.4.4 鼻子定位
6.4.5 嘴部定位
6.5 运行效果
第7章 灰度车牌定位系统
7.1 系统介绍
7.2 核心技术原理
7.2.1 车牌图像预处理
