作者	[希]西奥多里蒂斯 等
出版社
出版时间	2004-08-01

特色：
模式识别诞生于20世纪20年代，随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代初迅速发展成一门学科。模式识别研究的理论和方法在很多地方得到了成功的应用，从*初的光学字符识别（OCR），扩展到笔输入计算机、生物身份认证、DNA序列分析、化学气味识别、药物分子识别、图像理解、人脸辨识、表情识别、手势识别、语音识别、说话人识别、信息检索、数据挖掘和信号处理等。尽管如此，与生物认知系统相比，模式识别系统的识别能力和鲁棒性还远不能让人满意。模式识别还有许多的基础理论和基本方法等待人们解决，新问题也层出不穷。为此，相关人员很需要一本关于这一领域的高水平学术著作，它既有基础知识的介绍，还有本领域研究现状的介绍，以及未来发展的展望等。本书正是这样一本经典著作。

本书是在**版的基础上，由两位有十余年教学经验的资深专家完成的。全书共分16章，主要讲述了特征选择和特征生成，具体有小波、分形和独立成分分析；线性和非线性分类器，具体有贝叶斯分类、多层感知器、决策树和RBF网络；上下文相关分类，具体有动态规划和隐马尔可夫模型技术；新增章节有支持向量机、可变模式匹配和附录的约束*优化等，且包含图像分析、文字识别、医学诊断、语音识别等应用。此外，每章均附有习题。 本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。