《计算视觉与模式识别》是一本专注于计算机视觉和模式识别领域的著作，深入探讨了图像处理、特征提取及机器学习等关键技术，为研究者和开发者提供理论指导和实践案例。
《计算机视觉与模式识别》是一本深入探讨这两个领域核心概念的专业教材，旨在为读者提供全面而深刻的理解。在计算机科学领域，计算机视觉和模式识别是两个至关重要的子学科，它们共同推动了人工智能的发展，在图像处理、自动驾驶、人脸识别以及医疗影像分析等领域取得了显著成果。
计算机视觉主要研究如何使机器“看”并理解世界。它包括多个环节：从获取图像到预处理改善图像质量；特征提取则是关键步骤之一，涉及颜色、纹理和形状等低级及高级语义特征的识别。本书可能会详细介绍经典算法如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）以及深度学习时代下的CNN（卷积神经网络）。
模式识别则专注于从数据中提取信息，建立模型以分类和识别不同模式。它在语音、文字及生物特征识别等领域有着广泛应用。书中可能会涵盖高斯混合模型等概率模型、决策树和支持向量机等传统方法，并详细阐述现代深度学习框架如DBN（深度信念网络）、CNN以及RNN。
实际应用中，计算机视觉与模式识别经常结合使用：例如，在人脸识别系统中先通过计算机视觉技术提取人脸图像，再利用模式识别算法进行身份验证；在自动驾驶汽车中车辆需要感知环境并通过模式识别技术来识别道路标志、行人及其他车辆。本书包含丰富的实例和实战项目，并配有清晰的图表、代码示例及习题，帮助读者掌握理论知识并提升实践能力。
《计算机视觉与模式识别》是一本深入浅出且注重理论与实践结合的教材，对于希望在这个领域深造的学生及专业人士来说是宝贵的资源。
5星
