数字图像处理与模式识别的教材以纯学术性为主，十分侧重于理论推导和分析，与实际编程实现和具体工程脱节。而本书综合了作者多年从事数字图像处理和模式识别领域研究的成果，结合实际应用项目，阐述了图像识别的相关知识，介绍了开发实例的实现方法。每个实例都提供了项目开发技术原理、实现流程、算法的实现步骤，将实现技术落实到编程，提供VC++或MATLAB的编程代码。
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前言
第一章 图像识别概述
1.1 图像识别意义
1.2 图像识别技术
1.3 手写数字识别
1.4 邮政编码识别
1.5 车牌识别简介
1.6 印刷体汉字识别
1.7 条形码识别
1.8 人脸识别
1.9 虹膜识别
1.10 指纹识别
1.11 图像识别系统性能评价
第二章 图像识别关键技术
2.1 图像识别开发基本流程
2.2 图像预处理
2.2.1 灰度化
2.2.2 灰度变换
2.2.3 灰度分布均衡化
2.2.4 几何变换
2.2.5 去噪
2.2.6 锐化
2.2.7 形态学处理
2.2.8 细化
2.2.9 目标物体的轮廓提取
2.2.10 分割
2.2.11 基于投影法定位
2.2.12 测量
2.3 变换域处理
2.3.1 傅里叶变换
2.3.2 Gabor变换
2.3.3 小波变换
2.4 特征提取
2.4.1 基于颜色的特征提取
2.4.2 基于纹理的特征提取
2.4.3 基于形状的特征提取
2.4.4 基于空间关系的特征提取
2.5 模式识别
2.5.1 模式识别简介
2.5.2 模式识别方法
2.5.3 模板匹配法
第三章 手写数字识别
3.1 手写数字图像数据特征分析
3.2 手写数字识别系统设计
3.3 特征提取
3.4 手写数字识别
第四章 邮政编码识别
4.1 邮政编码图像数据特征分析
4.2 邮政编码识别系统设计
4.3 邮政编码预处理
4.3.1 去除红色边框
4.3.4 数字切割
4.4 邮政编码样本特征提取与特征库
4.4.1 邮政编码样本特征提取
4.5 邮政编码识别
第五章 汽车牌照号码识别
5.1 汽车牌照图像数据特征分析
5.2 汽车牌照号码识别系统设计
5.3 图像预处理
5.3.1 二值化
5.3.2 去噪
5.4 车牌号码识别
第六章 印刷体汉字识别
6.1 印刷体汉字图像数据特征分析
6.2 汉字识别系统设计
6.3 图像预处理
6.3.3 汉字行切分与字切分
6.4 特征提取
6.5 汉字识别
第七章 一维条形码识别
7.1 一维条形码图像数据特征分析
7.2 一维条形码识别系统设计
7.3 一维条形码图像预处理
7.3.1 灰度化
7.4 一维条形码识别
第八章 人脸识别
8.1 人脸图像数据特征分析
8.2 人脸识别系统设计
8.3 人脸图像预处理
8.3.1 去除背景
8.3.2 二值化
8.3.3 噪声消除
8.4 基于复合多重投影检测的人脸定位
8.4.1 复合多重投影检测方法
8.4.2 脸部区域定位
8.4.3 眼部区域定位
8.4.4 嘴部区域定位
8.5 特征提取
8.6 人脸识别
第九章 虹膜识别
9.1 虹膜图像数据特征分析
9.2 虹膜识别系统设计
9.3 虹膜定位
9.3.1 基于感兴趣区域的虹膜快速定位
9.3.2 虹膜外圆定位
9.3.3 虹膜内圆定位
9.4 虹膜区域处理
9.4.1 提取虹膜区域
9.4.2 虹膜区域极坐标变换
9.4.3 虹膜图像规范化
9.5 虹膜特征提取
9.5.1 二维Gabor滤波器
9.5.2 虹膜特征提取
9.6 虹膜特征降维
9.7 虹膜识别
第十章 指纹识别
10.1 指纹识别图像数据特征分析
10.2 指纹识别系统设计
10.3 指纹图像预处理
10.4 指纹图像Gabor滤波
10.4.1 Gabor滤波
10.4.2 指纹图像Gabor滤波方法
10.5 指纹特征降维
10.6 指纹识别
参考文献
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