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目 录1

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页数1

第一章掩膜匹配1

1.1光学掩膜匹配1

1.2使用摸拟灰度的电子掩膜匹配7

1.3数字灰度10

1.4电流最大化17

1.5管窥掩膜19

1.6 负加权22

2.1可见模式到电模式的转换26

第二章文字识别予处理26

2.2二进制化33

2.3排齐39

2.4平滑、边线检测和细化47

第三章线性技术56

3.1 识别分类56

3.2最小误差Bayes分类57

3.3统计独立59

3.4高斯分布62

3.5互相关66

3.6线性判别式函数69

3.7固定增量73

3.8模式误差80

3.9二分法85

3.10 Karhunen-Loeve展开98

第四章分段线性技术、位势法和随机逼近102

4.1 分段线性判别式函数102

4.2直观地确定子分类103

4.3最邻近方法104

4.4 Firschein和Fischler方法105

4.5分段线性固定增量过程108

4.6 位势法109

4.7模式识别中的随机逼近118

第五章多项式判别式和N倍法120

5.1最小二乘逼近120

5.2最大似然n倍法126

5.3 Bledsoe和Browning方法130

5.4多项判别式函数136

5.5使用信息判据的自动选择138

5.6移位窥孔掩膜系统144

第六章布尔函数和序贯决策147

6.1布尔函数147

6.2使用布尔函数的识别系统156

6.3不完全确定的布尔函数165

6.4使用数值函数实现布尔函数166

6.5非数值序贯识别172

6.6判决决定方法183

7.2分区特征188

第七章特征法188

7.1 引言188

7.3图示技术200

7.4顺序检测特征223

7.5关于特征的讨论241

7.6交叉计数方法252

目 录259

（下）259

页数259

第八章 前后关系技术、语言学技术和矩阵技术259

8.1 前后关系259

8.2 场景分析264

8.3图语法268

8.4合成分析287

8.5迭代矩阵技术290

第九章系数分析301

9.1 高阶矩301

9.2条缝扫描技术304

9.3付里叶变换311

9.4使用付里叶光学的模式识别319

9.5 自相关335

第十章学习法340

10.1非控制性学习340

10.2特征的自动确定344

10.3关系系统349

10.4学习的交换374

10.5相联存贮器376

10.6 自动模式识别的科学基础381

第十一章 离散变量模式识别问题的分类器设计388

11.1变量的类型388

11.2处理离散变量的各种方法389

11.3基本事件390

11.4事件的产生395

11.5基本事件理论的应用399

11.6应用举例401

第十二章 以文字识别的心理学为基础的特征选择406

12.1关于字符的理论408

12.2试验研究411

12.3结论422

第十三章模糊集合424

13.1 基本定义424

13.2模糊集合的代数运算428

13.3在文字识别中的应用429

13.4抽象和模式分类431

第十四章汉字识别方法438

14.1印刷体汉字识别方法438

14.2手写体汉字识别方法448

14.3在线识别452

主要参考文献458