本書在人工智能框架下，以數(shù)字圖像處理與計算機視覺為應用背景介紹了模式識別的概念、原理、方法和典型應用。全書共11章，內(nèi)容如下：緒論部分在人工智能的框架下探討了圖像模式識別在智能科學中的重要意義；第二章和第三章介紹了數(shù)字圖像處理中的像素級圖像特征分析方法和圖像模式識別中常用的局部特征計算方法；第四章到第十一章分別介紹了圖像模式識別中的數(shù)據(jù)降維方法、聚類方法、決策樹分類方法、貝葉斯理論、支持向量機理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、深度學習理論以及運動檢測方法。
本書理論與實驗并重，在闡明圖像模式識別基本理論的同時給出了相應的實際應用實驗分析。同時，以國產(chǎn)機器視覺組態(tài)軟件XAVIS為工具，實現(xiàn)了圖像模式識別的典型方法。本書可作為大專院校自動化、計算機、電氣工程、機電一體化等專業(yè)的研究生教材，也適用于從事人工智能、模式識別、數(shù)字圖像處理、視覺測量、圖像檢測、視覺控制、視覺機器人等系統(tǒng)的研究、設計和開發(fā)的科研與工程技術(shù)人員參考。