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目录1

第一章概述1

第一节什么是模式识别1

第二节模式识别的方法1

第三节模式识别的应用范围3

第四节模式识别系统5

第二章信心的收集和处理6

第一节输入方法和输入设备6

一、中西文键盘编码输入6

二、大键盘或笔触式整字输入7

三、图象输入8

四、在线输入16

五、声音输入17

六、接触输入18

第二节信息处理18

、自动二值化18

二、文字识别中的预处理31

三、图象识别中的预处理37

第三章分类与集群56

第一节判别函数及线性分类器56

一、线性判别函数57

二、广义线性判别函数65

三、线性分类器68

第二节分类73

一、Bayes（贝叶斯）分类器73

二、Fisher（费歇）分类器90

三、决策树94

四、序贯分类98

一、分类与集群的区别100

二、系统聚类100

第三节集群100

三、分解方法106

四、K次平均算法112

五、逐步集群117

第四章模糊子集理论与模式识别138

第一节前言138

第二节模糊子集的基本概念139

第三节模糊集的简单运算及模糊关系145

第四节模糊集理论在模式识别中的应用147

一、隶属原则识别法148

二、择近原则识别法150

三、模糊聚类分析152

第五章结构（或句法）模式识别164

第一节图象语法分析164

一、形式语言中基本符号的定义165

二、形式语言文法中符号的定义166

三、图象结构分析举例167

第二节文法的类型170

一、0型（无限制）文法171

二、1型（上下文有关）文法171

三、2型（上下文无关）文法173

四、3型（有限状态或正则）文法174

五、改型文法175

第三节模式的描述方法179

一、模式基元的选择和链描述法180

二“树”和“图”的结构描述法188

三、状态转移图描述法193

第四节文法推断195

一、引言和基本定义195

二、有限状态文法的推断198

三、上下文无关和上下文有关文法的推断206

一、引言211

第五节句法分析作模式识别211

二、填充树图法213

三、杨格（Younger）法215

四、科克—杨格—卡萨米（Cocke-Younger-Kasami）法219

五、厄利（Earley）法220

第六节形式语言的自动机模型222

一、有限状态文法和有限状态自动机223

二、上下文无关文法和下推自动机229

三、0型文法和图灵机234

四、1型文法和线性有界自动机236

五、句法引导的简单翻译自动机237

第六章模式识别的应用249

第一节文字识别249

一、手写体字符识别250

二、印刷体字符识别270

三、手写体汉字脱机识别283

第二节声音识别287

一、特征抽取288

二、声音识别系统306

三、声音识别实例313

第三节指纹图象的识别316

附录329