《模式识别中的核方法及其应用》内容简介：特征抽取步骤是模式识别系统的核心和关键步骤之一,该步骤直接影响到系统性能的优劣。作为模式识别特征抽取领域的一次技术革命,核方法具有将线性不可分离数据变换为线性可分离数据的优越性能,从而为获得高分类正确率提供保障。核方法在模式识别、机器学习、计算机视觉、工业自动化与图像处理等领域的应用方兴未艾。

作为国内首部专门研究核方法的专著,《模式识别中的核方法及其应用》力图绕开晦涩的理论分析,从应用的角度对核方法及其优化进行形象而直观的阐述,并结合人脸识别、性别分类、字符识别等应用实例以及机器学习领域的基准数据集进行介绍。《模式识别中的核方法及其应用》在核方法的基础上,较为详细地总结了作者近几年的研究成果。全书共10章,主要内容包括：核方法简介,核方法目标函数与核方法改进,特征抽取结果的逼近与核方法改造,训练集的分析与核方法改造,联合不同核方法的特征抽取方案,基于特征相关分析的核方法以及核函数参数选择问题,各核方法间理论联系的分析,以及基于核的非线性特征抽取框架。

《模式识别中的核方法及其应用》既可作为计算机科学与技术、信息技术、自动化、电子工程等专业的科研用书和补充教材,还适合从事模式识别、生物特征识别、机器学习、计算机视觉、工业自动化、图像处理等研究的技术人员参考使用。