模式识别基础理论及其计算机视觉应用(高等学校智能科学与技术专业系列教材)--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

本书系统地介绍了模式识别的基本原理及其在计算机视觉中的具体应用。本书内容包括模式识别与计算机视觉概述、分类器、神经网络分类器、聚类分析、蚁群和粒子群聚类算法、时序模型、图像匹配、图像分类与分割以及视频动作识别等。本书可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、模式识别、人工智能等学科大学本科生或研究生的专业教材, 也可供计算机视觉、模式识别技术应用行业的科技工作者自学或参考。

导论第一章模式识别与计算机视觉概述 1.1 概念认知 1.1.1 模式识别 1.1.2 视觉与计算机视觉 1.2 模式识别与计算机视觉发展史 1.2.1 模式识别发展史 1.2.2 计算机视觉发展史 1.3 模式识别的应用 1.4 计算机视觉发展方向 1.4.1 目标检测 1.4.2 图像语义分割 1.4.3 运动目标检测与跟踪 1.4.4 三维重建 1.4.5 人体动作识别本章小结习题模式识别理论篇第二章分类器 2.1 距离分类器 2.1.1 最近邻分类及其加速 2.1.2 K近邻算法 2.1.3 距离和相似性度量 2.2 支持向量机 2.2.1 最优线性判别函数分类器 2.2.2 支持向量机的学习 2.2.3 核函数与非线性支持向量机 2.3 分类器性能评价 2.3.1 评价指标 2.3.2 评价方法本章小结习题第三章神经网络分类器 3.1 神经网络 3.1.1 神经网络概述 3.1.2 代价函数 3.2 反向传播算法及其改进 3.3 BP神经网络 3.4 对偶传播神经网络 3.4.1 网络结构与运行原理 3.4.2 学习算法 3.4.3 改进CPN 3.4.4 CPN应用 3.5 概率神经网络 3.5.1 模式分类和贝叶斯决策理论 3.5.2 概率神经网络的结构 3.5.3 概率神经网络的优点 3.6 卷积神经网络 3.7 深度神经网络模型 3.7.1 Inception V1模型

模式识别基础理论及其计算机视觉应用(高等学校智能科学与技术专业系列教材)

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