第一章 模板匹配识别法 6
第一节 特征选取问题 6
第二节 如何定义“差距” 7
第三节 减少识别计算量的方法 7
第四节 模板匹配法中提高识别能力的一些措施 9
第二章 统计决策法 10
第一节 Bayes决策方法 10
第二节 “参数估计”统计决策法 21
第三节 “非参数”统计决策法 28
第三章 句法方法的模式识别 69
第一节 形式语言概述 70
第二节 模式的句法表示方法 76
第三节 文法推断 81
第四节 用句法分析作模式识别 94
第五节 用随机文法的模式识别 109
第六节 最小距离误差修正法的模式识别 116
第四章 模式识别的直接法 118
第一节 直接法的含义及与判决表间的联系 118
第二节 将判决表化为子表系列的方法及判决树 119
第三节 直接法应用的推广 121
第五章 聚类方法 123
第一节 合并聚类法 123
第二节 修改聚类法 125
第三节 模糊聚类法 127
第六章 特征提取和特征选择 131
第一节 概述 131
第二节 K—L变换方法 131
第三节 与最小错误识别概率有关的特征选择法 137
第七章 声音识别 142
第一节 声音识别中的特征提取 142
第二节 话者识别系统 159
第三节 话音识别系统 165
第四节 利用随机文法方法的话音识别 171
第八章 文字识别 175
第一节 文字识别系统的组成和类型 175
第二节 文字识别系统的光电转换和预处理 175
第三节 文字识别的特征提取 177
第四节 句法方法的文字识别系统 180
第五节 随机文法方法的文字识别系统 187
第九章 景物识别和景物分析 189
第一节 景物识别和景物分析的含义 189
第二节 景物识别中的预处理 190
第三节 景物识别中的分割 191
第四节 景物识别中的特征提取 196
第五节 景物识别系统的识别部分 204
第十章 医学信息识别 206
第一节 用Bayes统计法的识别（诊断）系统 206
第二节 样本序贯输入的判别函数诊断法 207
第三节 染色体类型识别 208
第四节 心电图（ECG）自动诊断 209
附录Ⅰ Parzen窗口法收敛性的证明 213
附录Ⅱ 最近邻准则错误概率的分析 215
附录Ⅲ 单样本校正法收敛性的证明 218
附录Ⅳ 线性规划问题 220
附录Ⅴ 模糊集合的概念 224
附录Ⅵ 动态规划方法 226