Системы распознавания образов

Приведены основные подходы к решению задач обработки изображений, определения параметров объектов, поиска объектов на изображении. Рассмотрены теоретические основы методов распознавания, особенности их программно-алгоритмической реализации, а также практическое применение в задачах автоматического управления

Для студентов МГТУ им. Н. Э. Баумана, обучающихся по специальности «Системы автоматического управления»; может быть полезно инженерам и исследователям, которые занимаются проектированием систем распознавания образов, а также специалистам других направлений деятельности, чьи области интересов включают в себя системы распознавания как важный составной элемент.

Список литературы

1. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 615 с
2. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Вильямс, 2004. 466 c.
3. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ, 2006. 752 с.
4. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989
5. Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и связь, 1984.
6. Brown L. A Survey of Image Registration Techniques // ACM Computing Sur-veys. 1992. Vol. 24. No. 4
7. Canny J. A Computational approach to Edge Detection // IEEE trans. PAMI 8. 1986. P. 679–698.
8. Davies E.R. Computer & Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities / London: Academic Press ltd, 2012
9. Image Processing Toolbox. Обработка сигналов и изображений. URL: http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/
10. Loncaric S. A survey of shape analysis techniques // Pattern recognition. 1998. Vo l. 31. No. 8. P. 983–1001
11. Ziou D., Tabbone S. Edge Detection Techniques — An Overview // Inter-national Journal of Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. Vol. 8. No. 4. P. 537–559