本書介紹圖像模式識別的各種算法及其編程實現步驟。全書共分為10章,內容包括:模式識別的基本概念,位圖的基礎知識,分類器設計,模板匹配分類器,基于概率統(tǒng)計的Bayes分類器,幾何分類器,神經網絡分類器,圖像分割與特征提取,聚類分析,模糊聚類分析,遺傳算法聚類分析。本書實用性強,選材新穎,包括了神經網絡、模糊集理論、遺傳算法等新技術,針對每一種模式識別技術,書中分為理論基礎、實現步驟、編程代碼三部分,所有算法都用VC++編程實現,程序結構簡單,代碼簡潔,便于初學者很快掌握模式識別技術。本書可作為高等院校計算機工程、信息工程、生物醫(yī)學工程、智能機器人學、工業(yè)自動化、模式識別等學科本科生、研究生的教材或教學參考書,亦可供有關工程技術人員參考。