Что вы понимаете под образами? Обычно распознавание и образы – отдельные вещи. Для первого используются подходы машинного обучения, а второе зависит от предметной области. Если мы говорим о картинках, то вторым занмается область, именуемая компьютерным зрением.
По машинному обучению можно почитать следующее:
–
The Elements of Statistical Learning (доступна бесплатно)
–
Pattern Recognition and Machine Learning
–
An Introduction to Statistical Learning (говорят, книжка попроще)
Первые две изобилуют математическими подробностями (хотя математика там уровня основ матана, алгебры и теории вероятностей со статистикой), третья вроде попроще. Ну и конкретных примеров применения этих подходов, кажется, там не найти. Вызвано это тем, что книги, по сути, сборник описания работы инструментов, а что Вы с ними сделаете – дело Ваше (сравните с молотком: любой интересный пример использования молотка будет слишком длинным и детальным для инструкции).
Насчёт компьютерного зрения: тут следует заметить, что это большая область сама по себе, активно использующая методы машинного обучения, но не ограничивающаяся ими. Тут мне что-либо порекомендовать сложно, ибо я этой областью не интересуюсь.
В общем же, главной задачей всегда является переход из реального мира в область математических моделей (где уже можно применять алгоритмы машинного обучения). Здесь Вам потребуется собрать данные, очистить их, покрутить их всячески. Люди, занимающиеся Data Science любят говорить, что 20% – это сбор данных, 80% – это работа с данными, а оставшееся время – непосредственно ML.
Простой
Простой
Простой
