Visual C++ 数字图像模式识别技术及工程实践 配套光盘: 包括了书上提供的例程及算法，均可在Visual C++ 6.0下编译通过。读者可参照书籍了解程序的使用。实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像”用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。

作者：冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章，包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现，以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法，并将图像模式识别的基础理论与VisualC++软件实践方法相结合。

作者：冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章，包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现，以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法，并将图像模式识别的基础理论与VisualC++软件实践方法相结合。

数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

考虑一个医学诊断问题，用快速生化检验筛查病人。根据下列似然函数，健 康者的检验返回结果接近0，受感染者的返回结果接近 1: p(xw)=N(μ=0,o=0.3) p(x/w₂)=N(μ=1,σ=0.1) 假设平均1万个患者中有1人受感染，且误诊的代价如下: (1)将健康者诊断为“感染者”:预计病人综合医疗费用为2万人民币。 (2) 将感染者诊断为“健康者”:预计由于误诊导致的医疗费用为 100 万人 民币。 根据下列准则，分析并确定决策规则: (a) 最大似然, (b)最大后验概率，(c)最小贝叶斯风险。讨论你的结果。 注意，可以使用 MATLAB 中的 solve 命令求解多项式的用符号表示的根， 用命令 subs 把符号表达式转换为数值。

(1)冬1显示了4种装配零件的彩色冬像:螺母(nuts)、螺钉(screws)、支架(brackets) 和垫圈(washers)。请你设计一组特征(不超过4种)，能很好地把4种零件分开。 分析、讨论你的特征和背后的原理。 (2) 编写代码提取每种模式的上述4种特征，绘制每对特征的二维散点图(如.fl vs.f2,f3 vs.f4，等)，讨论你的结果。 (3)计算原始空间中每一对样本之间的欧式距离。首先，你得把所有图像都转换 为同样大小,比如 32x32 彩色像素(提示:在 MATLAB 中,可使用函数 imresize)。 把距离组成30x30 的矩阵进行显示(提示:在 MATLAB中,可使用承数 imagesc)。 在一维特征空间中，重复上述过程。比较两种距离矩阵，在原始图像空间中和特征 =====================================================================================================================================================

圆形直方图的matlab代码，包括效果图实例，供科研人员、研究生等研究和学习。圆形直方图在目标匹配、目标识别、目标跟踪等领域有重要研究和使用价值。

Visual C 数字图像模式识别技术及工程实践全书光盘源码，VC 图像处理技术方面的电子书源码，源代码包括脱机和联机字符识别、车牌识别技术、印章识别、转折棋游戏源码、人脸检测与定位、图像纹理分析及方法实例、搜索算法、矢量量化算法等实例源码等。