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目次
商品簡介
本書是一本有關數字圖像處理應用項目開發與實踐指導類的教材，主要介紹圖像處理應用項目開發的基本流程、圖像識別處理應用項目關鍵技術。本書直擊當今研究熱點，選擇有代表性的專題項目，詳細介紹了手寫數字識別、郵政編碼識別、汽車牌照號碼識別、印刷體漢字識別、一維條形碼識別、人臉識別、虹膜識別、指紋識別八個應用項目的實現方法。同時，針對每一個項目介紹項目的應用及意義，該項目的數據特征分析、識別系統設計、圖像預處理技術、特征提取技術，以及識別方法等。書中實例程序的框架結構簡單，代碼簡潔，讀者可在數字圖像處理技術的基礎上進一步深化學習內容，提高實踐應用能力和項目開發能力。
作者簡介
楊淑瑩，天津理工大學計算機系教授，天津大學電子信息學院博士，發表相關的論文近20篇，其中四篇被EI檢索。出版的多本著作被清華大學等多所大學選為研究生或本科生教材。出版方向：計算機視覺，模式識別，圖像處理及應用，計算機控制和機器人視覺控制。
名人/編輯推薦
數字圖像處理與模式識別的教材以純學術性為主，十分側重于理論推導和分析，與實際編程實現和具體工程脫節。而本書綜合了作者多年從事數字圖像處理和模式識別領域研究的成果，結合實際應用項目，闡述了圖像識別的相關知識，介紹了開發實例的實現方法。每個實例都提供了項目開發技術原理、實現流程、算法的實現步驟，將實現技術落實到編程，提供VC++或MATLAB的編程代碼。
目次
第1章 圖像識別概述 （1）
1.1 圖像識別意義 （1）
1.2 圖像識別技術 （3）
1.3 手寫數字識別 （6）
1.4 郵政編碼識別 （8）
1.5 車牌識別簡介 （10）
1.6 印刷體漢字識別 （13）
1.7 條形碼識別 （16）
1.8 人臉識別 （18）
1.9 虹膜識別 （20）
1.10 指紋識別 （22）
1.11 圖像識別系統性能評價 （24）
第2章 圖像識別關鍵技術 （27）
2.1 圖像識別開發基本流程 （27）
2.2 圖像預處理 （28） 第1章 圖像識別概述 （1） 1.1 圖像識別意義 （1） 1.2 圖像識別技術 （3） 1.3 手寫數字識別 （6） 1.4 郵政編碼識別 （8） 1.5 車牌識別簡介 （10） 1.6 印刷體漢字識別 （13） 1.7 條形碼識別 （16） 1.8 人臉識別 （18） 1.9 虹膜識別 （20） 1.10 指紋識別 （22） 1.11 圖像識別系統性能評價 （24） 第2章 圖像識別關鍵技術 （27） 2.1 圖像識別開發基本流程 （27） 2.2 圖像預處理 （28） 2.2.1 灰度化 （29） 2.2.2 灰度變換 （30） 2.2.3 灰度分布均衡化 （32） 2.2.4 幾何變換 （33） 2.2.5 去噪 （34） 2.2.6 銳化 （36） 2.2.7 形態學處理 （38） 2.2.8 細化 （43） 2.2.9 目標物體的輪廓提取 （45） 2.2.10 分割 （48） 2.2.11 基于投影法定位 （51） 2.2.12 測量 （51） 2.3 變換域處理 （53） 2.3.1 傅里葉變換 （54） 2.3.2 Gabor變換 （55） 2.3.3 小波變換 （56） 2.4 特征提取 （59） 2.4.1 基于顏色的特征提取 （60） 2.4.2 基于紋理的特征提取 （60） 2.4.3 基于形狀的特征提取 （62） 2.4.4 基于空間關系的特征提取 （63） 2.5 模式識別 （63） 2.5.1 模式識別簡介 （63） 2.5.2 模式識別方法 （65） 2.5.3 模板匹配法 （67） 第3章 手寫數字識別 （70） 3.1 手寫數字圖像數據特征分析 （70） 3.2 手寫數字識別系統設計 （72） 3.3 特征提取 （73） 3.4 手寫數字識別 （77） 第4章 郵政編碼識別 （81） 4.1 郵政編碼圖像數據特征分析 （81） 4.2 郵政編碼識別系統設計 （82） 4.3 郵政編碼預處理 （83） 4.3.1 去除紅色邊框 （84） 4.3.2 灰度化與二值化 （87） 4.3.3 基于投影法的編碼定位 （89） 4.3.4 數字切割 （90） 4.4 郵政編碼樣本特征提取與特征庫 （96） 4.4.1 郵政編碼樣本特征提取 （96） 4.4.2 構建郵政編碼樣本特征庫 （97） 4.5 郵政編碼識別 （99） 第5章 汽車牌照號碼識別 （104） 5.1 汽車牌照圖像數據特征分析 （104） 5.2 汽車牌照號碼識別系統設計 （105） 5.3 圖像預處理 （106） 5.3.1 二值化 （106） 5.3.2 去噪 （111） 5.3.3 車牌定位 （113） 5.3.4 車牌圖像標準化 （118） 5.3.5 字符分割 （120） 5.3.6 字符細化 （124） 5.4 車牌號碼識別 （128） 第6章 印刷體漢字識別 （141） 6.1 印刷體漢字圖像數據特征分析 （141） 6.2 漢字識別系統設計 （142） 6.3 圖像預處理 （142） 6.3.1 二值化 （142） 6.3.2 消除噪聲 （146） 6.3.3 漢字行切分與字切分 （148） 6.4 特征提取 （155） 6.5 漢字識別 （161） 第7章 一維條形碼識別 （167） 7.1 一維條形碼圖像數據特征分析 （167） 7.2 一維條形碼識別系統設計 （170） 7.3 一維條形碼圖像預處理 （171） 7.3.1 灰度化 （171） 7.3.2 二值化 （173） 7.3.3 圖像校正處理 （175） 7.3.4 噪聲處理 （178） 7.4 一維條形碼識別 （180） 第8章 人臉識別 （189） 8.1 人臉圖像數據特征分析 （189） 8.2 人臉識別系統設計 （190） 8.3 人臉圖像預處理 （192） 8.3.1 去除背景 （192） 8.3.2 二值化 （194） 8.3.3 噪聲消除 （195） 8.4 基于復合多重投影檢測的人臉定位 （197） 8.4.1 復合多重投影檢測方法 （197） 8.4.2 臉部區域定位 （198） 8.4.3 眼部區域定位 （202） 8.4.4 嘴部區域定位 （208） 8.5 特征提取 （211） 8.6 人臉識別 （226） 第9章 虹膜識別 （229） 9.1 虹膜圖像數據特征分析 （229） 9.2 虹膜識別系統設計 （230） 9.3 虹膜定位 （231） 9.3.1 基于感興趣區域的虹膜快速定位 （232） 9.3.2 虹膜外圓定位 （232） 9.3.3 虹膜內圓定位 （234） 9.4 虹膜區域處理 （238） 9.4.1 提取虹膜區域 （238） 9.4.2 虹膜區域極坐標變換 （240） 9.4.3 虹膜圖像規范化 （243） 9.5 虹膜特征提取 （244） 9.5.1 二維Gabor濾波器 （244） 9.5.2 虹膜特征提取 （247） 9.6 虹膜特征降維 （250） 9.7 虹膜識別 （254） 第10章 指紋識別 （262） 10.1 指紋識別圖像數據特征分析 （262） 10.2 指紋識別系統設計 （263） 10.3 指紋圖像預處理 （264） 10.4 指紋圖像Gabor濾波 （272） 10.4.1 Gabor濾波 （272） 10.4.2 指紋圖像Gabor濾波方法 （274） 10.5 指紋特征降維 （276） 10.6 指紋識別 （279） 參考文獻 （284）
1.1 圖像識別意義 （1）
1.2 圖像識別技術 （3）
1.3 手寫數字識別 （6）
1.4 郵政編碼識別 （8）
1.5 車牌識別簡介 （10）
1.6 印刷體漢字識別 （13）
1.7 條形碼識別 （16）
1.8 人臉識別 （18）
1.9 虹膜識別 （20）
1.10 指紋識別 （22）
1.11 圖像識別系統性能評價 （24）
第2章 圖像識別關鍵技術 （27）
2.1 圖像識別開發基本流程 （27）
2.2 圖像預處理 （28） 第1章 圖像識別概述 （1） 1.1 圖像識別意義 （1） 1.2 圖像識別技術 （3） 1.3 手寫數字識別 （6） 1.4 郵政編碼識別 （8） 1.5 車牌識別簡介 （10） 1.6 印刷體漢字識別 （13） 1.7 條形碼識別 （16） 1.8 人臉識別 （18） 1.9 虹膜識別 （20） 1.10 指紋識別 （22） 1.11 圖像識別系統性能評價 （24） 第2章 圖像識別關鍵技術 （27） 2.1 圖像識別開發基本流程 （27） 2.2 圖像預處理 （28） 2.2.1 灰度化 （29） 2.2.2 灰度變換 （30） 2.2.3 灰度分布均衡化 （32） 2.2.4 幾何變換 （33） 2.2.5 去噪 （34） 2.2.6 銳化 （36） 2.2.7 形態學處理 （38） 2.2.8 細化 （43） 2.2.9 目標物體的輪廓提取 （45） 2.2.10 分割 （48） 2.2.11 基于投影法定位 （51） 2.2.12 測量 （51） 2.3 變換域處理 （53） 2.3.1 傅里葉變換 （54） 2.3.2 Gabor變換 （55） 2.3.3 小波變換 （56） 2.4 特征提取 （59） 2.4.1 基于顏色的特征提取 （60） 2.4.2 基于紋理的特征提取 （60） 2.4.3 基于形狀的特征提取 （62） 2.4.4 基于空間關系的特征提取 （63） 2.5 模式識別 （63） 2.5.1 模式識別簡介 （63） 2.5.2 模式識別方法 （65） 2.5.3 模板匹配法 （67） 第3章 手寫數字識別 （70） 3.1 手寫數字圖像數據特征分析 （70） 3.2 手寫數字識別系統設計 （72） 3.3 特征提取 （73） 3.4 手寫數字識別 （77） 第4章 郵政編碼識別 （81） 4.1 郵政編碼圖像數據特征分析 （81） 4.2 郵政編碼識別系統設計 （82） 4.3 郵政編碼預處理 （83） 4.3.1 去除紅色邊框 （84） 4.3.2 灰度化與二值化 （87） 4.3.3 基于投影法的編碼定位 （89） 4.3.4 數字切割 （90） 4.4 郵政編碼樣本特征提取與特征庫 （96） 4.4.1 郵政編碼樣本特征提取 （96） 4.4.2 構建郵政編碼樣本特征庫 （97） 4.5 郵政編碼識別 （99） 第5章 汽車牌照號碼識別 （104） 5.1 汽車牌照圖像數據特征分析 （104） 5.2 汽車牌照號碼識別系統設計 （105） 5.3 圖像預處理 （106） 5.3.1 二值化 （106） 5.3.2 去噪 （111） 5.3.3 車牌定位 （113） 5.3.4 車牌圖像標準化 （118） 5.3.5 字符分割 （120） 5.3.6 字符細化 （124） 5.4 車牌號碼識別 （128） 第6章 印刷體漢字識別 （141） 6.1 印刷體漢字圖像數據特征分析 （141） 6.2 漢字識別系統設計 （142） 6.3 圖像預處理 （142） 6.3.1 二值化 （142） 6.3.2 消除噪聲 （146） 6.3.3 漢字行切分與字切分 （148） 6.4 特征提取 （155） 6.5 漢字識別 （161） 第7章 一維條形碼識別 （167） 7.1 一維條形碼圖像數據特征分析 （167） 7.2 一維條形碼識別系統設計 （170） 7.3 一維條形碼圖像預處理 （171） 7.3.1 灰度化 （171） 7.3.2 二值化 （173） 7.3.3 圖像校正處理 （175） 7.3.4 噪聲處理 （178） 7.4 一維條形碼識別 （180） 第8章 人臉識別 （189） 8.1 人臉圖像數據特征分析 （189） 8.2 人臉識別系統設計 （190） 8.3 人臉圖像預處理 （192） 8.3.1 去除背景 （192） 8.3.2 二值化 （194） 8.3.3 噪聲消除 （195） 8.4 基于復合多重投影檢測的人臉定位 （197） 8.4.1 復合多重投影檢測方法 （197） 8.4.2 臉部區域定位 （198） 8.4.3 眼部區域定位 （202） 8.4.4 嘴部區域定位 （208） 8.5 特征提取 （211） 8.6 人臉識別 （226） 第9章 虹膜識別 （229） 9.1 虹膜圖像數據特征分析 （229） 9.2 虹膜識別系統設計 （230） 9.3 虹膜定位 （231） 9.3.1 基于感興趣區域的虹膜快速定位 （232） 9.3.2 虹膜外圓定位 （232） 9.3.3 虹膜內圓定位 （234） 9.4 虹膜區域處理 （238） 9.4.1 提取虹膜區域 （238） 9.4.2 虹膜區域極坐標變換 （240） 9.4.3 虹膜圖像規范化 （243） 9.5 虹膜特征提取 （244） 9.5.1 二維Gabor濾波器 （244） 9.5.2 虹膜特征提取 （247） 9.6 虹膜特征降維 （250） 9.7 虹膜識別 （254） 第10章 指紋識別 （262） 10.1 指紋識別圖像數據特征分析 （262） 10.2 指紋識別系統設計 （263） 10.3 指紋圖像預處理 （264） 10.4 指紋圖像Gabor濾波 （272） 10.4.1 Gabor濾波 （272） 10.4.2 指紋圖像Gabor濾波方法 （274） 10.5 指紋特征降維 （276） 10.6 指紋識別 （279） 參考文獻 （284）
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