ROZPOZNAWANIE OBRAZÓW

W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczenia. Dużo miejsca poświęcono zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej w rozpoznawaniu obrazów, gdzie opisano nowe sformułowania kryterium Fishera dwuklasowego i wieloklasowego. Przeprowadzono szeroką dyskusję różnych przypadków szczególnych, które wynikają z wymienionych kryteriów. następnie opisano iteracyjną metodę uczenia klasyfikatora ze szczególnym zwróceniem uwagi na praktyczne znaczenie algorytmu uczenia optymalnego dla klasyfikatorów liniowych i nieliniowych. Alternatywnym podejściem do uczenia iteracyjnego jest zastosowanie klasyfikatorów minimalnoodległościowych. Na przykładach zilustrowano graficznie tworzone obszary decyzyjne i przeprowadzono dyskusję własności różnych metryk. Ostatni rozdział poświęcony jest metodom uczenia i klasyfikacji obrazów o strukturze macierzowej (np. w postaci bitmap). Opisano adaptację trzech grup metod (SDF, Fishera, Watanabego)do uczenia i klasyfikacji takich obrazów. Przeprowadzone eksperymenty wypadły pomyślnie i zachęcają do dalszych badań.

Książka jest przeznaczona dla studentów informatyki i automatyki oraz szerokiego grona pracowników naukowych i doktorantów zainteresowanych rozpoznawaniem obrazów.