本书系统、深入地介绍计算机视觉与模式识别研究领域中的基础理论及各种新的处理方法与技术。全书共十三章：第一章概述计算机视觉与模式识别的基本研究内容、特点、应用、现状与未来，强调认识和理解计算机视觉与模式识别研究领域之间的联系；第二章介绍图像生成的几何模型、统计特性以及摄像机标定与运动控制方法；第三、四、五、六、七、八章分别讨论视觉信息处理与理解的若干基本方法：边缘检测与自适应平滑滤波、图像分割、形状描述与分析、三维感知、运动视觉、基于CAD模型的三维机器视觉；第九、十、十一、十二章分别讨论与计算机视觉和模式识别学科的未来发展有着密切关系的一个新的研究分支：神经网络模型以及前馈网络的学习算法与特征提取；第十三章讨论视觉早期过程的多频率通道模型和基于小波变换的初级视觉模型，介绍一种闭环视觉系统与视觉的选择性注意力机制。本书可供从事智能控制与模式识别研究的研究人员及工程技术人员参考，也可供信息处理、自动控制、生物医学工程及计算机应用等专业的高年级学生和研究生阅读。

本书主要论述先进制造系统中产品质量的监测原理、方法、常用传感器、信号的调带、传送与数据处理，以及保证产品质量及生产系统正常运行、提高生产效率的关键技术如切削状诚监测和设备的故障监测、诊断技术。内容丰富，取材新颖，紧密结合生产实际。可行为高等工科院校的本科生、研究生教材，亦可供工厂与研究单位的工程人员参考。

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国家自然科学基金资助项目。

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内容简介人工神经网络是近年来再度兴起并得到迅速发展的前沿交叉学科。它涉及到多学科的基础理论、方法、计算应用等众多问题。围绕这些问题，国内外的许多学者为发展人工神经网络编写了很多高水平的著作。本书论述了大规模人工神经网络建造所关联的有关理论、方法，以及适合大规模并行处理的人工神经网络结构。主要内容包括人工神经网络的分布系统理论（热力学方法），适合并行分布处理的人工神经网络典型模型和大规模人工神经网络的实现技术。本书可作为计算机信息处理、人工智能、系统工程等专业高年级本科生、研究生教材，也可作为有关科技人员的参考书。

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