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(T)高等统计理论在形状分析中的应用 
定 价：24 元
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本书作为专著,由于内容使然分为了3篇共9章,重点阐述并总结了高等统计理论在模式识别与图像分析中的应用。从形状分析的理论基础与数学背景入手,结合实例作了全面、详细的介绍。首先从简单形状入手,基于误差理论解决了圆锥曲线族中椭圆和圆的识别问题,并同时给出识别精度的评定。然后讨论二维凝胶图像中蛋白点的体积计算,在以原始、被污染数据为输入的前提下,使用椭圆抛物面拟合不规则的蛋白点,从中挖掘有效数据计算蛋白点体积,并对整个计算过程进行质量控制。最后重点研究航空照片中不同型号、大小和方向的飞机识别,提出两种基于高等统计理论的飞机识别算法。实验证明,作者提出的两种算法,具有检测成功率高、纳伪概率小、抗干扰能力强等特点,同时还解决了"传统矩不变法元法提取具有多对称轴目标的特征问题"。 本书可供从事模式识别、图像理解、信息处理、人工智能、计算机工程、机器人、生物医学等专业的科学技术人员和大专院校相关专业的师生参考。
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