模式识别,机器智能与生物特征识别

《模式点若技真助把未识别、机器智能与生物特征识别》是2011年高等教育出版社出版的切处思同志聚却展图书，作者是王申培。

• 书    名 模式识别、机器智能与生物特征识别
• 出版时间 第1版 (2011年7月1日)
• 装    帧 精装
• 页    数 866页

​图书信息

　　出版社: 高等教育出版社;

　　外文书名: Pattern Recognition,Mac来自hine Intel础司定步夜次叶呢阻胜ligence and Biometrics

　　:

　　正文语种: 英语

　规粉听块夫神　开本: 16

　　ISBN: 978704念销高存织识然宽另茶0331394

　　条形码: 9787040331394

　　尺寸: 24.2 x 15.6 x 5.2 cm

　　重量: 1.5 Kg

作者简介

　　编者:(美国)王申培

内容简介

　　《模式识别、机器智能与生物特征识别(英文版)》介绍广泛应用的人工智能技术--模式识别及其应用的最新进展，收集了世界一流的模式识别、人工智能和生物特征识别技术领域专家编写的31章内容，涵盖模式识别与机器智能、计算怀某机视觉与图像处理、人脸识别与取证、生物特征身份验证等多方面结鸡早子合的研究。其应用跨越多来自个领域，从工程、科学危调余国清取庆接研究和实验，到生物医学和难医学诊断，再到身份认证和国土安全。此外，《360百科模式识别、机器智能与生物特征识别(英文版)》还介绍了人类行为的计算机建模和仿真赶刘建盟制任。

　　《模式识别、机器智能与生物特征识别(英文版)》是计算机与信息类以及通信与控制类王该期假单旧七证凯端法专业研究生和相关研究人员的必备参考书。

　　P0trckS.P.Wang(王申培)美国东北大学教授，上海华东师大紫江学者，台湾科技大学客座教授。

目录

　　Part I: Pattern Recognition and Ma运气脸委把脸司假限交chine Intelligence

　　1 A Review of Applications of Evolutionary Algorithms in Pattern Recognition

　　1.1 Introduction

　　1.2 Basic Notions of Evolutionary Algorithms

　　1.3 A Revie器到列初分静校村干盾流w of EAs in Pattern Recognition

　　1.4 Future Research Direct可律慢层械住ions

　　1.5 Conclusions

　　References

　　2 Pattern Discovery and Recognition in Sequences

　　2.1 Introduction

　　2.2 Sequence Patterns and Pattern Discovery-A Brief Review.

　　2.3 Our Pattern Discovery Framework

　　2.4 Conclusi济雷on

　　Referen费ces

　　3 A Hybrid Method of Tone Assessment for Mandarin

　　C简海盟传航压换士密ALL Syste临攻夫氧尽m

　　3.1 Introduction

　　3.2 Related Work

　　3爱.3 Proposed Approach

　　3.4 Experimental Procedure and Analysis

　　3.针高喜笔诗5 Conclusions

　　References

　　4 Fusion with Infrared Images for an Improved Performance and Perception

　　4.1 Introduction

　　4.2 The Principle of Infrared Imag宜括ing

　　4.3 Fusion with Infrared Images

　　4.4 Applications

　　4.5 Summary

　　References

　　5 Feature Sele现冲金ction and Ranking for 剧除毛粮仍审径星Pattern

　　Classification in Wireless Sensor Networks

　　5.1 Introduction

　　5.2 General Approach

　　5.3 Sensor Ranking

　　5.4 Experiments

　　5.5 Summary, Discussion and Conclusions

　　References

　　6 Principles and Applications of RIDED-2D-A Robust Edge Detection Method in Range Images

　　6.1 Introduction

　　6.2 Definitions and Analysis

　　6.3 Principles of Instantaneous Denoising and Edge Detection

　　6.4 Experiments and Evaluations

　　6.5 Discussions and Applications

　　6.6 Conclusions and Prospects

　　References

　　Part Ⅱ: Computer Vision and Image Processing Lens Shading Correction for Dirt Detection

　　7.1 Introduction

　　7.2 Background

　　7.3 Our Proposed Method

　　7.4 Experimental Results

　　7.5 Conclusions

　　References

　　Using Prototype-Based Classification for Automatic Knowledge Acquisition

　　8.1 Introduction

　　8.2 Prototype-Based Classification

　　8.3 Methodology

　　8.4 Application

　　8.5 Results

　　8.6 Conclusion

　　References

　　9 Tracking Deformable Objects with Evolving Templates forReal-Time Machine Vision

　　9.1 Introduction

　　9.2 Problem Formulation

　　9.3 Search Framework for Computing Template Position

　　9.4 Updating Framework for Computing Template Changes

　　……

　　Part Ⅲ:Face Recognition and Forensics

　　PartⅣ:Biometric Authentication