《图像模式识别》张善文编著|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

书名：《图像模式识别》

【作　者】张善文编著

【页 数】 304

【出版社】 西安：西安电子科技大学出版社 , 2020.02

【ISBN号】978-7-5606-5588-8

【分 类】图象识别-模式识别-高等学校-教材

【参考文献格式】 张善文编著. 图像模式识别. 西安：西安电子科技大学出版社, 2020.02.

图书目录：

《图像模式识别》内容提要：

本书系统地介绍了图像模式识别的基本概念和常用方法，内容包括图像模式识别基础、图像预处理、图像的不变性特征提取、聚类分析、图像分割、特征提取与选择、分类器和图像数据维数约简等，并给出了大部分方法的实现步骤和MATLAB仿真结果。本书可以作为高等院校相关专业的教材。

《图像模式识别》内容试读

第1章图像模式识别基础

第1章

图像模式识别基础

模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分， 是利用计算机实现人对客观事物的分类与识别能力的学科。 本章介绍模式识别涉及的基本概念和知识。

1.1基本概念

样本:指具有某种特定性质的观察对象， 是一个具体的研究(客观)对象， 如某人的掌纹图像、某人写的一个汉字、 某人制作的一幅图片等。

模式:表示一类事物的统称。例如， 印刷体A与手写体A属于同一模式， B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A和B是它的模式的具体体现，即样本。一 个人的许多照片是这个人的多个样本， 而这个人本身是一个模式。 模式具有可观察性、可区分性、相似性等直观特性。

模式与样本概念共同使用时， 样本是具体的事物， 是被分类或识别的模式的具体个体 ,而模式是对同一类事物概念性的概括。 模式指的不是事物本身， 而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式可分成抽象和具体两种形式。前者属于概念识别研究的范畴，如意识、 思想、议论等， 是人工智能的一个研究分支。模式识别学科中所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、 脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理、 化学、生物传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

特征:也称为属性， 是人们对客体(研究对象 )特征的定量或结构的描述， 是来自客观世界的某一样本的测量值的集合。 特征由样本的原始数据提取。 如果样本有多个特征，则可以组合成特征向量。样本的特征构成 了样本特征空间， 空间的维数就是特征的个数，每一个样本就是特征空间中的一个点。 特征用来体现类别之间相互区 别的某个或某些数学测度，测度的值称为特征值。 人类在识别和分辨事物时， 往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础 上产生对整体性质和特征的认识。其实， 每一种外界事物都可以看作一种模式，人们对外界事物的识别， 很大部分是通过把事物进行分类来完成的 ，

已知样本:已经事先知道类别的样本。

未知样本:类别标签未知但特征已知的样本。

样本集:若干样本的集合， 统计学中的样本即为样本集。 数据加载失败，请稍后重试!第1章图像模式识别基础

.3.

个类型中的某个类型， 是对表征事物或现象的各种形式的 (数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析， 以对事物或现象进行描述、辨认、 分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式识别定义2:“模式是指存在于时间和空间中具有可观察性、 可度量性和可区分性的信息; 模式识别是对模式进行分析与处理， 进而实现描述、辨识、分类与解释。” (谭铁牛院士在中国科学院学部“科学与技术前沿论坛” 上的报告《生物启发的模式识别》，2017. 5.16。)

模式识别的研究目的: 利用计算机对物理对象进行分类， 在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。

分类器: 用来识别具体事物的类别的系统称为分类器 ，

模式识别系统:用来实现对所见事物(样本)确定其类别的系统。 一个完整的模式识别系统基本上是由四个部分组成的， 即数据采集、数据预处理、 数据处理和分类决策或模型匹配，如图1.1所示。

训练过程

分类器设计

设计

数据采集

数据预处理

特征提取与选择

，参数

维数约简

数据处理

分类决策实现

分类决策或模型匹配

图1.1模式识别系统流程图

模式识别系统广泛应用在语音识别、 指纹识别、数字水印等领域。 在设计模式识别系统时，需要注意模式类的定义、 应用场合、模式表示、特征提取和选择、 聚类分析、分类器的设计和学习、 训练和测试样本的选取、性能评价等。 针对不同的应用目的，模式识别系统四个部分的内容可以有很大的差异， 特别是在数据处理和分类决策这两部分，为了提高识别结果的可靠性往往需要加入知识库(规则)以对可能产生的错误进行修正， 或通过引入限制条件缩小识别模式在模型库中的搜索空间，以减少匹配计算量。

数据采集(获取): 利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机可以接受的数值或符号串集合， 对应于外界物理空间向模式空间的转换。习惯上，称这种数值或符号串所组成的空间为模式空间。 这一步的关键是传感器的选取。 为了从这些数字或符号串中抽取出对识别有效的信息， 必须进行数据处理， 包括数字滤波和特征提取。

图像处理:图像处理包括图像预处理、 滤波、增强、 特征提取与选择和维数约简等过程，目的是消除输入图像中的噪声， 排除不相干的信息， 保留与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征， 如表征物体的形状、周长、面积等。例如， 在指纹识别时，指纹扫描设备采用合适的滤波算法(如方向滤波、二值滤波等)过滤指纹图像中不必要的部

···试读结束···