本书是作者在20年来给研究生和木科生教学的基础上编写的,该课程面向很多专业的学生,例如电子工程学、计算机工程学、计算机科学和信息以及自动控制等专业的研究生。这些经验使我们得以把本书内容编写得既全面又相对独立,并且适用于各种不同知识背景的学生。读者需要具备的知识包括基础的微积分学、初等线性代数和概率论基础。在各个章节中需要的一些数学工具,如概率、统计和约束优化等知识,在本书的4个附录中做了简单的讲解。本书可以面向大学生和研究生,可以作为一学期或两个学期的课程。本书也可以作为自学教材,或供研究人员和工程技术人员参考。我们编写本书的动力之一是使这本书适合于所有从事模式识别相关研究的人员。
本书采用统一的方法讲述各种模式识别,包括图像分析、语音处理和通信应用。尽管这些领域有很多不同点,但也有共同之处,对它们的研究也有统一的方法。本书的每一章都采用循序渐进的讲解方式,即从基础开始过渡到比较高深的课题,最后对最新技术发表评论。在每章的末尾都提供一些习题和上机练习,读者可以从出版商处购买解答指南。此外,读者可以从本书的网站(www di, uoa. gr/- stpatrec)得到一些 MATLAB示例。
2022-04-12 08:31:24
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