ОГЛАВЛЕНИЕ

От редактора перевода        5

Предисловие . . . ^      7

Часть I. Классификация образов        П

Глава 1. Введение            И

1.1. Машинное восприятие     И

1.2. Пример        12

1.3. Модель классификации              14

1.4. Описательный подход -         15

1.5. Обзор содержания книги по главам      17

I.G. Библиографические сведения       .   18

Список литературы                 18

Глава 2. Байесовская теория решений        20

2.1. Введение      20

2.2. Байесовская теория решений — непрерывный случай      23

2.3. Классификация в случае двух классов        26

2.4. Классификация с минимальным уровнем ошибки      27

2.5. Классификаторы, разделяющие функции и поверхности решений 28

2.6. Вероятности ошибок и интегралы ошибок      31

2.7. Нормальная плотность         32

2.8. Разделяющие функции для случая нормальной плотности ...   36

2.9. Байесовская теория решений — дискретный случай       42

2.10.     Независимые бинарные признаки         43

2.11.     Составная байесовская задача принятия решений и контекст .    44

2.12.     Примечания                   46

2.13.     Библиографические и исторические сведения       47

Список литературы       49

Задачи        51

Глава 3. Оценка параметров и обучение с учителем          55

3.1. Оценка параметров и обучение с учителем         55

3.2. Оценка по максимуму правдоподобия     56

3.3. Байесовский классификатор         60

3.4. Обучение прн восстановлении среднего .значения нормальной плотности      63

3.5. Байесовское обучение в общем случае        68

3.6. Достаточные статистики       70

3.7. Достаточные статистики и семейство экспоненциальных функций 74

3.8. Проблемы размерности ■       78

3.9. Оценка уровня ошибки         86

3.10.     Библиографические и исторические сведения       89

Список литературы       91

Задачи ...              93

4.1. Введение      98

4.2. Оценка плотности распределения        98

4.3. Парэеновские окна       101

4.4. Оценка методом kn ближайших соседей        108

4.5. Оценка апостериорных вероятностей          110

4.6. Правило ближайшего соседа         111

4.7. Правило k ближайших соседей       117

4.8. Аппроксимации путем разложения в ряд       119

4.9. Аппроксимация для бинарного случая         122

4.10.     Линейный дискриминант Фишера . ’      129

4.11.     Множественный дискриминантный анализ       133

4.12.     Библиографические и исторические сведения       136

Список литературы       139

Задачи        141

Глава 5. Линейные разделяющие функции      145

5.1. Введение      145

5.2. Линейные разделяющие функции и поверхности решений ...    146

5.3. Обобщенные линейные разделяющие функции         149

5.4. Случай двух линейно разделимых классов          153

5.5. Минимизация персептронной функции критерия      157

5.6. Процедуры релаксаций         164

5.7. Поведение процедур в случае неразделяемых множеств. ...   167

5.8. Процедуры минимизации квадратичной ошибки       168

5.9. Процедуры Хо — Кашьяпа       178

5.10.     Процедуры линейного программирования       185

5.11.     Метод потенциальных функций       192

5.12.     Обобщения для,случая многих классов        195

5.13.     Библиографические и исторические сведения  '. . 200

Список литературы            204

Задачи        207

Глава 6. Обучение без учителя, и группировка              211

6.1. Введение      211

6.2. Плотность смеси и идентифицируемость       212

6.3. Оценки по максимуму правдоподобия          213

6.4. Приложение к случаю нормальных смесей      215

6.5. Байесовское обучение без учителя      224

6.6. Описание данных и группировка         233

6.7. Меры подобия       234

6.8. Функции критериев для группировки                    238

6.9. Итеративная оптимизация      247

6.10.     Иерархическая группировка         249

6.11.     Методы, использующие теорию графов         258

6.12.     Проблема обоснованности      261

6.1,3.    Представление данных в пространстве меньшей размерности и

многомерное масштабирование       263

6.14.     Группировка и уменьшение размерности       267

6.15.     Библиографические и исторические сведения            269

Список литературы       273

Задачи             277

Глава 7. Представление изображений и их первоначальные упрощения   282

7.1. Введение           282

7.2. Представление информации     '             283

7.3. Пространственное дифференцирование         287

7.4. Пространственное сглаживание      291

7.5. Сравнение с эталоном         296

7.6. Анализ областей . .          304

7.7. Прослеживание контуров       310

7.8. Библиографические и исторические сведения       313

Список литературы       316

Задачи        318

Глава 8. Анализ пространственных частот         319

8.1. Введение           319

8.2. Теорема отсчетов        323

8.3. Сравнение с эталоном и теорема о свертке        326

8.4. Пространственная фильтрация       329

8.5. Среднеквадратичная оценка         340

8.6. Библиографические и исторические сведения       344

Список литературы            346

Задачи        348

Глава 9. Описания линии и формы       350

9.1. Введение           350

9.2. Описание линии ;    351

9.3. Описание формы     365

9.4. Библиографические и исторические сведения       398

Список литературы       401

Задачи        403

Глава 10. Перспективные преобразования     405

10.1.     Введение      405

10.2.     Моделирование процесса съемки изображения       405

10.3.     Перспективное преобразование в однородных координатах . . 408

10.4.     Перспективные преобразования с двумя системами отсчета . .     413

10.5.     Примеры применения      419

10.6.     Стереоскопическое восприятие      425

10.7.     Библиографические и исторические сведения       429

Список литературы       431

Задачи        431

Глава 11. Проективные инварианты      433

11.1.     Введение      433

11.2.     Сложное отношение       435

11.3.     Двумерные проективные координаты      439

11.4.     Линия, соединяющая объективы      442

11.5.     Аппроксимация ортогональным проектированием     446

11.6.     Восстановление объекта       449

11.7.     Библиографические и исторические сведения       451

Список литературы  452

Задачи        452

Глава 12. Методы составления и обработки описаний в анализе сцен . 454

12.1.     Введение  454

12.2.     Формальное представление описаний           . 455

12-3. Трехмерные модели           465

12.4.     Анализ многогранников        471

12.5.     Библиографические и исторические сведения       493

Список литературы       494

Задачи        496

Именной указатель  498

Предметный указатель    502