标签:模式识别
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学习图像处理系列已经有一段时间了,对基础的图像处理算法也有一定了解,因为想要进一步研究计算机视觉方向,所以模式分类是必然要学习的知识,本系列的博客将不包括机器学习类算法,机器学习类算法将在另外一个系列详细介绍。
刚才简单了解了下模式识别和模式分类的区别,其中模式识别的主要任务包括提取特征点,和分类器设计。模式分类主要是设计分类器的知识。
有关特征点的提取也将在另外一个系列的博客中介绍。
学习图像处理系列后续将会陆续更新一些基础公用知识,如图像修复和压缩将不再详细介绍,以后重点研究方向放在识别算法和应用上。
图像处理的主线教材是–冈萨雷斯的《数字图像处理》
这里研究模式分类的主要教材是–理查德等的《模式分类》
模式识别的算法独立性较强,不像图像处理有很强的知识连贯性,后面的博客将按照每个算法一篇博客的方式介绍。
大概要学习的章节包括:
章节 | 内容 | 算法 |
---|---|---|
1 | 绪论 | |
2 | 贝叶斯决策论 | |
3 | 最大似然估计和贝叶斯参数估计 | |
4 | 非参数技术 | |
5 | 线性判别函数 | |
7 | 随机方法 | |
8 | 非度量方法 |
博客更新可能周期会有点长,毕竟是学习新知识,而且数学要求较多,欢迎大家多多指教。
标签:模式识别
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