本書作為專著,由於內容使然分為了3篇共9章,重點闡述並總結了高等統計理論在模式識別與圖像分析中的應用。從形狀分析的理論基礎與數學背景入手,結合實例作了全面、詳細的介紹。首先從簡單形狀入手,基於誤差理論解決了圓錐曲線族中橢圓和圓的識別問題,並同時給出識別精度的評定。然後討論二維凝膠圖像中蛋白點的體積計算,在以原始、被污染數據為輸入的前提下,使用橢圓抛物面擬合不規則的蛋白點,從中挖掘有效數據計算蛋白點體積,並對整個計算過程進行質量控制。最後重點研究航空照片中不同型號、大小和方向的飛機識別,提出兩種基於高等統計理論的飛機識別算法。實驗證明,作者提出的兩種算法,具有檢測成功率高、納偽概率小、抗干擾能力強等特點,同時還解決了"傳統矩不變法元法提取具有多對稱軸目標的特徵問題"。 本書可供從事模式識別、圖像理解、信息處理、人工智能、計算機工程、機器人、生物醫學等專業的科學技術人員和大專院校相關專業的師生參考。
