НЕФТЬ-ГАЗ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

Теперь на нашем сайте можно за 5 минут создать свежий реферат или доклад

Скачать книгу целиком можно на сайте: www.nglib.ru.

<< Экспертные системы и искусственный интеллект <<

Дуда Р.N. Распознавание образцов и анализ сцен

Скачать книгу здесь
Автор: Дуда Р.N.
Название: Распознавание образцов и анализ сцен
Год издания: 1976
УДК: 62
Число страниц: 511
Содержание книги:
От редактора перевода
Предисловие
Часть I. Классификация образов
Глава 1. Введение
1.1. Машинное восприятие
1.2. Пример
1.3. Модель классификации
1.5. Обзор содержания книги по главам
1.0. Библиографические сведения
Список литературы
Глава 2. Байесовская теория решений
2.1. Введение
2.2. Байесовская теория решений — непрерывный случай
2.3. Классификация в случае двух классов
2.4. Классификация с минимальным уровнем ошибки
2.6. Вероятности ошибок и интегралы ошибок
2.7. Нормальная плотность
2.8. Разделяющие функции для случая нормальной плотности
2.9. Байесовская теория решенийдискретный случай
2.10. Независимые бинарные признаки
2.12. Примечания
2.13. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 3. Оценка параметров и обучение с учителем
3.1. Оценка параметров и обучение с учителем
3.2. Оценка по максимуму правдоподобия
3.3. Байесовский классификатор
3.4. Обучение при восстановлении среднего .значения нормальной плотности
3.5. Байесовское обучение в общем случае
3.6. Достаточные статистики
3.8. Проблемы размерности -
3.9. Оценка уровня ошибки
ЗЛО. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 4. Непараметрические методы
4.1. Введение
4.2. Оценка плотности распределения
4.3. Парзеновские окна
4.4. Оценка методом kn ближайших соседей
4.5. Оценка апостериорных вероятностей
4.6. Правило ближайшего соседа
4.7. Правило k ближайших соседей
4.8. Аппроксимации путем разложения в ряд
4.9. Аппроксимация для бинарного случая
4.10. Линейный дискриминант Фишера
4.11. Множественный дискриминантный анализ
4.12- Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 5. Линейные разделяющие функции
5.1. Введение
5.2. Линейные разделяющие функции и поверхности решений
5.3. Обобщенные линейные разделяющие функции
5.4. Случай двух линейно разделимых классов
5.5. Минимизация персептронной функции критерия
5.6. Процедуры релаксаций
5.7. Поведение процедур в случае неразделяемых множеств
5.8. Процедуры минимизации квадратичной ошибки
5.9. Процедуры Хо — Кашьяпа
5.10. Процедуры линейного программирования
5.11. Метод потенциальных функций
5.12. Обобщения для,случая многих классов
5.13. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 6. Обучение без учителя, и группировка
6.1. Введение
6.2. Плотность смеси и идентифицируемость
6.3. Оценки по максимуму правдоподобия
6.4. Приложение к случаю нормальных смесей
6.5. Байесовское обучение без учителя
6.6. Описание данных и группировка
6.7. Меры подобия
6.8. Функции критериев для группировки
6.9. Итеративная оптимизация
6.10. Иерархическая группировка
6.11. Методы, использующие теорию графов
6.12. Проблема обоснованности
6.1.3. Представление данных в пространстве меньшей размерности и многомерное масштабирование
6.14. Группировка и уменьшение размерности
6.15. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Часть II. Анализ сцен
7.1. Введение
7.2. Представление информации
7.3. Пространственное дифференцирование
7.4. Пространственное сглаживание
7.5. Сравнение с эталоном
7.6. Анализ областей
7.7. Прослеживание контуров
7.8. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 8, Анализ пространственных частот
8.1. Введение
8.2. Теорема отсчетов
8.3. Сравнение с эталоном и теорема о свертке
8.4. Пространственная фильтрация
8.5. Среднеквадратичная оценка
8.6. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 9. Описания линии и формы
9.1. Введение
9.2. Описание линии
9.3. Описание формы
9.4. Библиографические н исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 10. Перспективные преобразования
10.1. Введение
10.2. Моделирование процесса съемки изображения
10.5. Примеры применения
10.6. Стереоскопическое восприятие
10.7. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Глава 11. Проективные инварианты
11.1. Введение
11.2. Сложное отношение
11.3. Двумерные проективные координаты
11.4. Линия, соединяющая объективы
11.5. Аппроксимация ортогональным проектированием
11.6. Восстановление объекта
11.7. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
12.1. Введение
12.2. Формальное представление описаний
12-3. Трехмерные модели
12.4. Анализ многогранников
12.5. Библиографические и исторические сведения
Список литературы
Задачи
Именной указатель
Г^редметный указатель
Глоссарий:
а б в г д е ж з и к л м н о п р с т у ф х ц ч ш э ю я
Смотреть страницы:
5 6 57 107 157 207 257 307 357 407 457 507 509 510
Полнотекстовый поиск по книге:
Введите слово или фразу для поиска:
Близкие по содержанию книги:
Введение в статистическую теорию распознавания образов
Информатика, вычислительная техника >> Экспертные системы и искусственный интеллект
Справочник по системотехнике
Техника >> Системный анализ
Адаптация сложных систем
Техника >> Системный анализ

Просмотреть оригинальные страницы книг в формате djvu можно на сайте: www.nglib.ru.


Главный редактор проекта: Мавлютов Р.Р.
oglib@mail.ru