本書的主要特點(diǎn)： 的特征生成技術(shù)，包括基于小波。小波包，分形的特征，還闡述了獨(dú)立分量分析。 新增了關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配的章節(jié)，以及關(guān)于約束優(yōu)化的附錄。 特征選擇技術(shù)。 線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)，包括貝葉斯分類器、多層感知器，決策樹和RBF網(wǎng)絡(luò)。 獨(dú)立于上下文的分類，包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃和隱馬爾科夫建模技術(shù)。 不僅介紹了聚類算法的發(fā)展，而且還介紹了一些經(jīng)典方法，諸如模糊。基因、退火等算法技術(shù)。 各種應(yīng)用，包括圖像分析。字符識(shí)別，醫(yī)學(xué)診斷。語(yǔ)音識(shí)別以及信道均衡。
模式識(shí)別在所有的自動(dòng)化，信息處理和檢索應(yīng)用中都至關(guān)重要。本書由該領(lǐng)域內(nèi)的兩位專家合著而成，從工 程角度，闡述了模式識(shí)別的應(yīng)用，涉及的主題從圖像分析到語(yǔ)音識(shí)別與通信，書中涉及到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前沿材料， 著重描述了包括獨(dú)立分量和支持向量機(jī)在內(nèi)的進(jìn)展。本書是享譽(yù)世界的名著，經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展，已成為此領(lǐng)域 的參考書，被世界眾多高校選用為教材。除了適合教學(xué)外，也可供工程技術(shù)人員參考。
Sergios Theodoridis 是希臘雅典大學(xué)信息系教授。于1973年在雅典大學(xué)獲得物理學(xué)學(xué)士學(xué)位，又分別子 1975年，1978年在英國(guó)伯明翰大學(xué)獲得信號(hào)處理與通信碩士和博士學(xué)位。主要研究方向是自適應(yīng)信號(hào)處理。通信與模 式識(shí)別。他是歐洲并行結(jié)構(gòu)及語(yǔ)言協(xié)會(huì)(PARLE-95)的主席和歐
Preface
CHAPTER 1 INTRODUCTION
CHAPTER 2 CLASSIFIERS BASED ON BAYES DECISION THEORY
CHAPTER 3 LINEAR CLASSIFIERS
CHAPTER 4 NONLINEAR CLASSIFIERS
CHAPTER 5 FEATURE SELECTION
CHAPTER 6 FEATURE GENERATION:LINEAR TRANSFORMS
CHAPTER 7 FEATURE GENERATION II
CHAPTER 8 TEMPLATE MATCHING
CHAPTER 9 CONTEXT-DEPENDENT CLASSIFICATION
CHAPTER 10 SYSTEM FVALUATION
CHAPTER 11 CLUSTERING:BASIC CONCEPTS
CHAPTER 12 CLUSTERING ALGORITHMS I:SEQUXENTIAL ALGORITHMS
CHAPTER 13 CLUSTERING ALGORITHMS II:HIERARCHICAL ALGORITHMS
CHAPTER 14 CLUSTERING ALGORITHMS III:SCHEMES BASED ON FUNCTION OPTIMIZATION
CHAPTER 15 CLUSTERING ALGORITHMS IV
CHAPTER 16 CLUSTER VALIDITY
