模式识别、神经网络、遗传算法、蚁群算法等等人工智能算法需要哪些数学知识?

I want to work as a Image Processing and Pattern Recognition Engineer after my graduation, and engaged in a robot related job. Detailed speaking, it makes robot judge the surrounding environment and take relevant actions accordingly by simulating the human brain through software programming such as neural network or expert system, and this leads the robot to be more intelligent.

要英文的还是中文的?
英文的话有本书：Neural Networks for Pattern Recognition
作者Christopher M. Bishop,算是这个领域中一本非常有名的著作吧
电子版可下：http://www.ulb.tu-darmstadt.de/tocs/198320841.pdf
论文的话,找了个,你看看行不?
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=41401

选B,图灵测试是一种测试机器人是否具有像人一样的思维和知识的实验手段,而非人工智能的应用领域.

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是对的.

摘 要：为了满足手势识别系统中手势的识别与理解的需要,本文提出了一种快速、鲁棒的手指及指尖检测方法.首先根据肤色在颜色空间中的聚类特性,初步分离出感兴趣的手势部分.然后在此基础上,通过手轮廓边缘曲率特征法结合用于检测平行线的环形算子,实现指尖和手指的快速精确检测.实验结果表明,该方法能在复杂的背景条件下有效的检测出指尖、手指.并为进一步在手势识别系统中的应用打下基础.
Abstract:
To meet the requirements of identification and understanding of gestures in the gesture recognition system,the paper/article presents a quick and robust detecting method for fingures and finguretips.
First it picks out the interesting gesture part as per the clustering feature of the skin tone in color space.Thereafter,quick and accurate detecting of finguretips and fingures is realized through the method of fringe curvature features of hands outline,and the annuar operator for deteceting parallels.
The test result shows that it can effectively detect fingures and finguretips under complex background,and lays the foundation of its further application in the gesture identification system.
给几点浅见：摘要也要分段的；关键词木有给出,翻译可以从上文中提取.
【英语牛人团】倾情奉献,

对于绝对线性可分的情况两者一样,几乎都是100%识别,但是处理复杂问题的时候前者好.
欧氏距离法有点太狭隘了,只要是空间的完备范数都可以做最小距离分类器,模式识别最常用的还是马哈拉诺比斯距离,也有的地方叫协方差范数.
虽然贝叶斯分类器在处理复杂问题的时候情况很好,但是一个关键问题是往往必须知道先验分布,如果用不依赖先验分布的极大极小化方法的话识别率就会很低了.
如果对于最小距离分类器比较熟悉的话我倒是推荐那几种基于最小距离分类器和感知器的变形,比如FLD,NMC等,根据实际情况灵活采用.
总起来说,如果知道足够的先验信息,使用最基本的贝叶斯分类反而是最准的.

准确来说,应该是模式识别是遥感图像分类的一种应用,遥感的范畴太广了,真正用到模式识别的部分不算太多.

类条件概率密度就是一个类似条件概率的密度，就是条件概率分布的密度函数，密度和概率的区别是基础的基础，不明白请翻书，实在看不懂问老师或私信我。
根据条件概率公式
P(wj|x)=p(x,wj)/p(x)

难点在于各个类先验概率的估计、类别确定的条件下各属性的条件概率的估计.

计算机图形学是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学；
图形图像处理泛指如何对各类图形或图像进行各种处理；
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；
模式识别是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”.随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动,从而提高模式识别的自动化程度,因此模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新兴学科.
综上所述,我觉得计算机图形学偏向于研究使用计算机技术处理图形的一些基础方法,而图形图像处理则是各种处理的统称.人工智能偏重于研究模拟人类智能的方法,而模式识别本身就是人类智能的一部分,当然人们同样希望能使用计算机或其它手段模拟人类进行模式识别.