VC++实现的图像模式识别技术详解

"图像模式识别是计算机科学与技术领域的一个重要课题，主要涉及图像中的模式分析和识别。本书《图像模式识别--VC++技术实现》由杨淑莹编著，是高等学校计算机科学与技术的一本教材，特别关注如何利用VC++进行实际的编程实现。全书共10章，涵盖了模式识别的基础概念、分类器设计、模板匹配分类器、Bayes分类器、几何分类器、神经网络分类器、图像分割与特征提取、聚类分析（包括模糊聚类和遗传算法聚类）等内容。书中的每个模式识别技术都分为理论基础、实现步骤和编程代码三个部分，所有算法均使用VC++编程实现，代码简洁明了，适合初学者学习。此外，本书还提到了一些新技术，如神经网络、模糊集理论和遗传算法。本书不仅适合作为高校相关专业本科生和研究生的教材，也是工程技术人员的理想参考书。" 本书详细阐述了图像模式识别的各个方面，首先介绍了模式识别的基本概念，让读者对这一领域有一个清晰的理解。接着，书中探讨了分类器设计，这是模式识别的核心，包括了各种分类方法如模板匹配分类器，它是通过比较图像局部区域来识别模式的一种常见方法。基于概率统计的Bayes分类器则利用贝叶斯定理来进行决策，而几何分类器则侧重于图像的几何特性。 神经网络分类器章节深入浅出地讲解了人工神经网络在模式识别中的应用，包括其结构、训练过程和识别原理。图像分割与特征提取是模式识别的重要预处理步骤，书中介绍了如何有效地从图像中提取有用信息。聚类分析部分不仅涵盖了传统的聚类方法，还引入了模糊聚类和遗传算法聚类，这些现代方法能更好地处理不确定性及复杂性问题。 本书的一大特色是所有算法均使用VC++编程实现，使得理论知识能够落地，读者可以直接上手实践。编程代码的设计注重简洁性和可读性，有助于读者快速理解和掌握模式识别技术。 最后，本书还提供了图书在版编目(CIP)数据和出版社的详细信息，包括出版社联系方式、印刷和发行信息，以及如何验证书籍真伪的防伪技术说明，确保了图书的正版性和质量。 《图像模式识别--VC++技术实现》是一本全面且实用的教材，它不仅涵盖了模式识别的基础理论，还提供了丰富的实践案例，对于想要深入学习图像处理和模式识别的读者来说，是一份宝贵的参考资料。