패턴인식 (개정판)

패턴인식 (개정판)

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Description
본서는 인간의 패턴인식 과정을 컴퓨터로 흉내내는 학문 분야인 패턴인식을 '이야기' 방식으로 서술하여 재미를 더한 학습서이다.
먼저 '왜?'를 말한 다음, 상식으로 이해할 수 있는 수준의 배경과 개념을 제시하였다. 이어 개념 수준의 공식화가 이루어지고, 본격적인 수식 전개와 알고리즘을 설명한다. 마무리로 알고리즘의 성질과 구현을 위한 요령을 설명하는 기승전결의 구조를 통해 패턴인식을 소개하고 있다.

〈패턴인식〉(개정판)은 총 12개의 장으로 구성하였다. 1장은 패턴인식을 소개하고, 2~7장은 분류, 그리고 8~9장은 특징을 다룬다. 10장은 군집화를 설명하고, 11장은 최적화 문제를 푸는데 사용하는 도구를 설명한다. 마지막으로 12장에서는 혼성 모델을 공부한다. 부록에서는 정보 이론을 간략히 다루었다.
저자

오일석

isoh@chonbuk.ac.kr
저자는1992년부터전북대학교교수로근무하고있다.1984년서울대학교컴퓨터공학과에서학사를취득하였고1992년에KAIST전산학과에서박사학위를받았다.또한한국정보과학회SA논문지의편집위원장과한국콘텐츠학회논문지의편집위원장을지냈다.2005~2006년에는한국정보과학회컴퓨터비전및패턴인식연구회의운영위원장을맡았다.현재소속은전북대학교전자정보공학부컴퓨터공학전공이다.
ㆍ홈페이지:http://cv.chonbuk.ac.kr/~isoh

목차

Chapter01소개
1.1왜패턴인식인가?
1.2어떻게인식하나?
1.3시스템설계
1.4수학
1.5자원

Chapter02베이시언결정이론
2.1확률과통계
2.2베이시언분류기
2.3분별함수
2.4정규분포에서베이시언분류기
2.5베이시언분류의특성
2.6기각처리

Chapter03확률분포추정
3.1히스토그램추정
3.2최대우도
3.3비모수적방법
3.4혼합모델

Chapter04신경망
4.1소개
4.2퍼셉트론
4.3다층퍼셉트론

Chapter05SVM
5.1발상
5.2선형SVM
5.3비선형SVM
5.4구현
5.5SVM의특성

Chapter06질적분류
6.1결정트리
6.2CART,ID3,그리고C4.5
6.3스트링인식기

Chapter07순차데이터의인식
7.1순차데이터
7.2마르코프모델
7.3은닉마르코프모델로의발전
7.4알고리즘
7.5부연설명

Chapter08특징추출
8.1특징생성의틀
8.2영역에서특징추출
8.3변환을이용한특징
8.4시계열신호에서의특징추출
8.5주성분분석
8.6피셔의선형분별
8.7실용적관점

Chapter09특징선택
9.1특징의분별력
9.2특징선택문제의이해
9.3전역탐색알고리즘
9.4순차탐색알고리즘
9.5스톡캐스틱탐색연산을가진알고리즘

Chapter10군집화
10.1정의
10.2거리와유사도
10.3군집화알고리즘의분류
10.4계층군집화
10.5분할군집화
10.6신경망
10.7스토캐스틱탐색

Chapter11최적화알고리즘
11.1패턴인식의최적화문제와풀이
11.2미분을이용한방법
11.3시뮬레이티드어닐링
11.4유전알고리즘
11.5메타휴리스틱

Chapter12혼성모델
12.1알고리즘의성능특성
12.2재샘플링에의한성능평가
12.3혼성모델의발상
12.4앙상블생성
12.5앙상블결합
12.6앙상블선택
12.7알고리즘을바라보는관점

부록A정보이론

출판사 서평

세상은무수히많은패턴으로구성되어있다.패턴인식은인간이패턴을인식하는과정을컴퓨터로흉내내는학문분야로,오늘날컴퓨터의성능이크게향상되고훌륭한알고리즘이많이개발되어우수한성능의패턴인식프로그램구현이가능해졌다.본서는이주제를다루고있다.

〈패턴인식〉(개정판)은패턴인식분야에새로입문하는학생이나다른전공분야의연구자들을위하여기초수학으로이해할수있는선까지만다루고있다.또한패턴인식을이해하는데친절한길잡이인수학을‘적절한순간’에등장시킨다.

본서는너무단순하지도복잡하지도않은크기의예제를적절한순간에등장시킴으로써독자의호흡을가쁘지않게하려는노력도기울였다.서로다른방법론을대비시킴으로써그들의고유한특성이자연스럽게드러나도록하였다.마지막으로본문끝에중요인물을소개함으로써호흡을가다듬는시간을가질수있게하였다.