Visual C++数字图像模式识别技术详解

本书内容包括11章：绪论、Visual C++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、运动图像分析共6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Visual C++软件实践相结合。

这是一本深入探讨数字图像模式识别技术的著作。本书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Visual C++软件实践相结合。 本书首先介绍了数字图像处理和模式识别的基本概念，并引入了实践拓展环节，让读者在理论学习的同时，能够通过实际操作加深理解。接着，本书详细讲解了Visual C++编程方法和数字图像处理，为后续的模式识别实践打下了坚实的基础。 在图像特征部分，本书详细介绍了统计特征、幅值特征、几何特征、形状特征和纹理特征，并提供了实践拓展环节，让读者能够通过实际操作，更好地理解和应用这些特征。 在统计模式识别部分，本书深入探讨了统计模式识别的研究内容、特征的提取与选择、模式分类和模式聚类，并提供了实践拓展环节，让读者能够通过实际操作，更好地掌握这些方法。 在模式识别决策方法及实现部分，本书详细介绍了人工神经网络、隐马尔可夫模型、决策树、模板匹配等方法，并提供了实践拓展环节，让读者能够通过实际操作，更好地应用这些方法。 在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、运动图像分析等