模式識別

目錄 \n
總序 i \n
前言 vii \n
摘要 xi \n
Abstract xv \n
第一章 模式識別學(xué)科的科學(xué)意義與戰(zhàn)略價值 1 \n
第一節(jié) 什么是模式識別 1 \n
第二節(jié) 模式識別學(xué)科的科學(xué)意義 3 \n
第三節(jié) 模式識別學(xué)科的戰(zhàn)略價值 4 \n
第二章 模式識別學(xué)科的發(fā)展歷史與研究規(guī)律 6 \n
第一節(jié) 模式識別學(xué)科的發(fā)展歷史 6 \n
第二節(jié) 模式識別學(xué)科的研究規(guī)律 10 \n
第三章 模式識別學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀 12 \n
第一節(jié) 重要研究進展概述 12 \n
第二節(jié) 模式識別基礎(chǔ)理論 13 \n
一、貝葉斯決策與估計 15 \n
二、概率密度估計 18 \n
三、分類器設(shè)計 20 \n
四、聚類 23 \n
五、特征提取與學(xué)習(xí) 26 \n
六、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 28 \n
七、核方法與支持向量機 31 \n
八、句法結(jié)構(gòu)模式識別 33 \n
九、概率圖模型 35 \n
十、集成學(xué)習(xí) 38 \n
十一、半監(jiān)督學(xué)習(xí) 40 \n
十二、遷移學(xué)習(xí) 43 \n
十三、多任務(wù)學(xué)習(xí) 46 \n
第三節(jié) 計算機視覺 48 \n
一、計算成像學(xué) 50 \n
二、初期視覺 53 \n
三、圖像增強與復(fù)原 55 \n
四、圖像特征提取與匹配 58 \n
五、多視圖幾何理論 61 \n
六、攝像機標定與視覺定位 63 \n
七、三維重建 66 \n
八、目標識別與檢測 69 \n
九、圖像分割 71 \n
十、圖像場景理解 74 \n
十一、圖像檢索 76 \n
十二、視覺跟蹤 79 \n
十三、行為與事件分析 83 \n
第四節(jié) 語音語言信息處理 86 \n
一、語音語言基礎(chǔ)資源建設(shè) 88 \n
二、漢字編碼與輸入輸出及漢字信息處理 90 \n
三、知識工程與知識庫建設(shè) 93 \n
四、語言模型 95 \n
五、序列標注模型 98 \n
六、句法結(jié)構(gòu)理論和篇章表示理論 101 \n
七、文本表示模型 103 \n
八、自動問答與人機對話 106 \n
九、機器翻譯 108 \n
十、聽覺場景分析與語音增強 111 \n
十一、語音識別 113 \n
十二、語音合成 117 \n
第五節(jié) 模式識別應(yīng)用技術(shù) 120 \n
一、面部生物特征識別 121 \n
二、手部生物特征識別 124 \n
三、行為生物特征識別 127 \n
四、聲紋識別 129 \n
五、圖像和視頻合成 133 \n
六、遙感圖像分析 136 \n
七、醫(yī)學(xué)圖像分析 139 \n
八、文字與文本識別 142 \n
九、復(fù)雜文檔版面分析 144 \n
十、多媒體數(shù)據(jù)分析 148 \n
十一、多模態(tài)情感計算 150 \n
十二、圖像取證與安全 153 \n
第四章 模式識別學(xué)科的發(fā)展趨勢 156 \n
第一節(jié) 重要發(fā)展趨勢概述 156 \n
第二節(jié) 模式識別基礎(chǔ)理論 157 \n
一、模式識別的認知機理與計算模型 159 \n
二、理想貝葉斯分類器逼近 160 \n
三、基于不充分信息的模式識別 161 \n
四、開放環(huán)境下的自適應(yīng)學(xué)習(xí) 162 \n
五、知識嵌入的模式識別 162 \n
六、交互式學(xué)習(xí)的理論模型與方法 163 \n
七、可解釋性深度模型 164 \n
八、新型計算架構(gòu)下的模式識別 164 \n
九、模式結(jié)構(gòu)解釋和結(jié)構(gòu)模型學(xué)習(xí) 165 \n
十、安全強化的模式識別理論與方法 166 \n
第三節(jié) 計算機視覺 167 \n
一、新型成像條件下的視覺研究 168 \n
二、生物啟發(fā)的計算機視覺研究 169 \n
三、多傳感器融合的三維視覺研究 170 \n
四、高動態(tài)復(fù)雜場景下的視覺場景理解 171 \n
五、小樣本目標識別與理解 172 \n
六、復(fù)雜行為語義理解 173 \n
第四節(jié) 語音語言信息處理 174 \n
一、語義表示和語義計算模型 174 \n
二、面向小樣本和魯棒可解釋的自然語言處理 175 \n
三、基于多模態(tài)信息的自然語言處理 176 \n
四、交互式、自主學(xué)習(xí)的自然語言處理 177 \n
五、類腦語言信息處理 177 \n
六、復(fù)雜場景下的語音分離與識別 178 \n
七、小數(shù)據(jù)個性化語音模擬 179 \n
第五節(jié) 模式識別應(yīng)用技術(shù) 179 \n
一、非受控環(huán)境下的可信生物特征識別 180 \n
二、生物特征深度偽造和鑒偽 181 \n
三、遙感圖像弱小目標識別和場景理解 182 \n
四、醫(yī)學(xué)圖像高精度解釋 183 \n
五、復(fù)雜文檔識別與重構(gòu) 184 \n
六、異構(gòu)空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)事件分析與協(xié)同監(jiān)控 185 \n
七、神經(jīng)活動模式分析 186 \n
第五章 我國的模式識別學(xué)科研究現(xiàn)狀與發(fā)展建議 187 \n
第一節(jié) 我國的模式識別學(xué)科研究現(xiàn)狀 187 \n
第二節(jié) 我國的模式識別學(xué)科重點發(fā)展方向 191 \n
第三節(jié) 我國的模式識別學(xué)科發(fā)展建議 193 \n
一、科技人才培養(yǎng) 193 \n
二、團隊制度建設(shè) 194 \n
三、科研支持政策與國際合作政策 195 \n
參考文獻 196 \n
關(guān)鍵詞索引 255 \n
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