本书围绕模式识别的基本概念、基础理论和典型方法,从实际应用问题出发,系统描述了模式识别的常用方法和常见技巧,并给出了一系列实验及应用案例。本书首先介绍了机器视觉的概念及特征提取的概念和方法;其次介绍了线性分类模型、非线性分类模型、时间序列预测模型和混合模型等理论知识与实践操作;最后重点介绍了图像识别、视频目标检测与跟踪、语音识别、生物特征识别和医学图像检索等典型应用。
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书名 | 模式识别 |
分类 | |
作者 | 刘明堂 |
出版社 | 电子工业出版社 |
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简介 | 内容简介 本书围绕模式识别的基本概念、基础理论和典型方法,从实际应用问题出发,系统描述了模式识别的常用方法和常见技巧,并给出了一系列实验及应用案例。本书首先介绍了机器视觉的概念及特征提取的概念和方法;其次介绍了线性分类模型、非线性分类模型、时间序列预测模型和混合模型等理论知识与实践操作;最后重点介绍了图像识别、视频目标检测与跟踪、语音识别、生物特征识别和医学图像检索等典型应用。 作者简介 刘鹏:博士毕业于清华大学,教授,现任南京大数据研究院院长、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国大数据专家委员会委员。曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军(这是我国获得的第一个大数据比赛世界冠军),两次夺得全国高校科技比赛*高奖,三次夺得清华大学科技比赛*高奖。主持完成科研项目25项,发表论文80余篇,出版专业图书20部。获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项。2002年开创性地提出了“计算池”模式,被2007年开始流行的“云计算”所证实。2003年开创性地提出了“反垃圾邮件网格”,被2008年开始流行的“云安全”所证实。荣获“全军十大学习成才标兵”、南京市“十大杰出青年”、江苏省中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。刘河,现就职于重庆市教育科学研究院,中国计算机学会会员,重庆市教育信息化专家委员会成员;主要研究领域为大数据、人工智能等;独立开发了10余个软件系统,主持主研了多项省部级重点课题,编著了多部教材,获得了多个计算机软件著作权登记证书。 前言/序言 各行各业不断涌现人工智能应用,资本大量涌入人工智能领域,互联网企业争抢人工智能人才……人工智能正迎来发展“黄金期”。放眼全球,人工智能人才储备告急,仅我国,人工智能的人才缺口即超过500万人。据《人民日报》报道,国内人工智能人才供求比例仅为1:10。为此,加强人才培养、填补人才空缺成了当务之急。 2017年,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确将举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点,要加快培养聚集人工智能高端人才,完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业。2018年,教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》,要求“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业……加大人工智能领域人才培养力度”。2019年,国家主席习近平在致2019中国国际智能产业博览会的贺信中指出,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,中国高度重视智能产业发展,加快数字产业化、产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合。 在国家政策支持及人工智能发展新环境下,全国各大高校纷纷发力,设立人工智能专业,成立人工智能学院。根据教育部印发的通知,2019年,全国共有35所高校获得建设“人工智能”本科新专业的资格,同时全国新设96个“智能科学与技术”专业,累计187所院校获批“机器人工程”专业。2020年年初,经教育部批准,拥有“人工智能”本科专业的高校新增了180所,占全国新增专业的10.77%,排名第一。加上新增的80个“智能制造工程”、62个“机器人工程”、32个“智能科学与技术”、17个“智能建造”和16个“智能医学工程”,与人工智能紧密相关的新增专业个数占到所有新增专业个数的23%以上。人工智能成为主流方向的趋势已经不可逆转! 然而,在人工智能人才培养和人工智能课程建设方面,大部分院校仍处于起步阶段,需要探索的问题还有很多。例如,人工智能作为新专业,尚未形成系统的人工智能人才培养课程体系及配套资源;同时,人工智能教材大多内容老旧、晦涩难懂,大幅度提高了人工智能专业的学习门槛;再者,过多强调理论学习,以及实践应用的缺失,使人工智能人才培养面临新困境。 由此可见,人工智能作为注重实践性的综合型学科,对相应人才培养提出了易学性、实战性和系统性的要求。高级人工智能人才培养丛书以此为出发点,尤其强调人工智能内容的易学性及对读者动手能力的培养,并配套丰富的课程资源,解决易学性、实战性和系统性难题。 易学性:能看得懂的书才是好书,本丛书在内容、描述、讲解等方面始终从读者的角度出发,紧贴读者关心的热点问题及行业发展前沿,注重知识体系的完整性及内容的易学性,赋予人工智能名词与术语生命力,让学习人工智能不再举步维艰。 实战性:与单纯的理论讲解不同,本丛书由国内一线师资和具备丰富人工智能实战经验的团队携手倾力完成,不仅内容贴近实际应用需求,保有高度的行业敏感性,同时几乎每章都有配套实战实验,使读者能够在理论学习的基础上,通过实验进一步巩固提高。云创大数据使用本丛书介绍的一些技术,已经在模糊人脸识别、超大规模人脸比对、模糊车牌识别、智能医疗、城市整体交通智能优化、空气污染智能预测等应用场景取得了突破性进展。特别是在2020年年初,我受邀率云创大数据同事加入了钟南山院士的团队,我们使用大数据和人工智能技术对新冠肺炎疫情发展趋势做出了不同于国际预测的准确预测,为国家的正确决策起到了支持作用,并发表了高水平论文。 系统性:本丛书配套免费教学PPT,无论是教师、学生,还是其他读者,都能通过教学PPT更为清晰、直观地了解和展示图书内容。与此同时,云创大数据研发了配套的人工智能实验平台,以及基于人工智能的专业教学平台,实验内容和教学内容与本丛书完全对应。 本丛书非常适合作为“人工智能”和“智能科学与技术”专业的系列教材,也适合“智能制造工程”“机器人工程”“智能建造”“智能医学工程”专业部分选用作为教材。 在此,特别感谢我的硕士生导师谢希仁教授和博士生导师李三立院士。谢希仁教授所著的《计算机网络》已经更新到第7版,与时俱进且日臻完善,时时提醒学生要以这样的标准来写书。李三立院士为我国计算机事业做出了杰出贡献,曾任国家攀登计划项目首席科学家。他严谨治学,带出了一大批杰出的学生。 刘 鹏 2020年11月 |
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