\t本书从统计判决、语言结构法、模糊集论三方面提供了图象识别的理论基础。
第一章介绍了图像识别研究的对象及方法，它是本书的引论；第二章到第四章介绍了统计图像识别中的一些基本方法及理论基础；第五章介绍了图像识别的语言结构法；第六章介绍了用模糊集的方法进行图像识别。
本书可供从事有关图像识别的广大工程技术人员及科学研究工作者参考，也可以作为高等院校中有关专业的教科书或参考书。

第一章导引1
1.1图像识别简介1
1.2统计图像识别的基本概念及数学知识准备12
1.3图像识别的几个简单方法20
1.4几点说明40
第二章Bayes统计判决44
2.1引言44
2.2Bayes统计判决准则50
2.3Bayes判决的应用58
2.4Neyman-Pearson判决准则109
2.5损失函数的其他取法126
附录I正态分布的数学期望及协方差矩阵131
附录Ⅱ正态分布的线性函数133
参考文献136
第三章统计图像识别的其他方法139
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