本书由世界知名作者撰写,以独特的纲要呈现了模式识别与计算机视觉技术的最新进展,充分反映出人工智能领域已引起国际上的广泛研究兴趣。
机器学习一直是模式识别与计算机视觉当前发展的关键课题。本书对前5个版本的内容进行了补充,重点强调了深度学习在模式识别与计算机视觉领域的运用,这在其他参考书中并不多见。
统计模式识别是模式识别发展的重要基础。本书分为两部分,第Ⅰ部分为理论、技术和系统,第Ⅱ部分为应用。
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书名 | 模式识别与计算机视觉手册(第6版)(精) |
分类 | 科学技术-自然科学-数学 |
作者 | (美)陈季镐 |
出版社 | 清华大学出版社 |
下载 | ![]() |
简介 | 内容推荐 本书由世界知名作者撰写,以独特的纲要呈现了模式识别与计算机视觉技术的最新进展,充分反映出人工智能领域已引起国际上的广泛研究兴趣。 机器学习一直是模式识别与计算机视觉当前发展的关键课题。本书对前5个版本的内容进行了补充,重点强调了深度学习在模式识别与计算机视觉领域的运用,这在其他参考书中并不多见。 统计模式识别是模式识别发展的重要基础。本书分为两部分,第Ⅰ部分为理论、技术和系统,第Ⅱ部分为应用。 作者简介 郭涛,Turing Lab发起人,主要从事模式识别与人工智能、智能机器人技术、软件工程技术和地理人工智能(GeoAI)、时空大数据挖掘与分析等前沿交叉领域研究。曾翻译过《复杂性思考:复杂性科学和计算模型(第2版)》《神经网络设计与实现》等多本图书。 目录 第Ⅰ部分 理论、技术和系统 简要介绍 参考文献 第1章 最佳统计分类 1 引言 2 最优贝叶斯分类器 3 离散模型OBC 4 苦斯模型OBC 5 多类分类 6 先验构造 7 最优贝叶斯迁移学习 8 结论 参考文献 第2章 目标识别的深度判别特征学习方法 1 引言 2 基于熵正交损失的深度判别特征学习方法 3 基于最小-最大损失的深度判别特征学习方法 4 图像分类任务实验 5 讨论 参考文献 第3章 基于深度学习的背景减法系统综述 1 引言 2 背景减法 3 实验结果 4 结论 参考文献 第4章 无需大型数据集即可进行形状建模和骨架提取的相似域网络 1 引言 2 相关研究 3 相似域 4 相似域网络 5 使用SDN生行参数化形状建模 6 从SD扣提取骨架 7 实验 8 结论 9 致谢 参考文献 第5章 基于曲波的纹理特征用于模式分类研究 1 引言 2 波变换方法 3 基于曲波的纹理特征 4 应用问题的一个示例 5 总结与讨论 附录 参考文献 第6章 嵌入式系统高效深度学习概述 1 引言 2 深度神经网络概述 3 用于DNN处理的硬件 4 DNN高效推理的方法 5 结论 参考文献 第7章 用于基于差异的多视图学习的随机森林 1 引言 2 随机森林差异 3 多视图学习的差异表示 4 将视图与加权组合相结合 5 实验 6 结论 7 致谢 参考文献 第8章 图像着色综述 1 引言 2 参考图像着色 3 涂鸦着色 4 深度学习着色 5 其他相关研究 6 结论 参考文献 第9章 语音识别深度学习的最新进展 1 引言 2 端到端模型 3 鲁棒性 4 总结及未来研究方向 5 致谢 参考文献 第Ⅱ部分 应用 简要介绍 参考文献 第10章 遥感技术中的机器学习 1 引言 2 PolSAR图像分析的传统处理链 3 整体特征提取和模型训练 4 结论 参考文献 第11章 基于高光谱和空间自适应解混对具有损坏像素的数据分数表面的解析重建 1 引言 2 基于解析2D表面的空间自适应高光谱解混 3 评估和结果 4 结论 参考文献 第12章 视觉图像中海冰参数识别的图像处理 1 引言 2 冰像素检测 3 浮冰识别 4 案例研究及其应用 5 讨论和未来研究 参考文献 第13章 深度学习在MRI大脑结构的大脑分割和大脑标记中的应用 1 引言 2 方法 3 结果 4 讨论 5 结论 参考文献 第14章 基于时间纹理分析的血管内超声图像自动分割 1 引言 2 数据库 3 方法及步骤 4 实施和结果 5 结束语 参考文献 第15章 使用深度学习进行历史文献分析 1 现有技术 2 交叉描绘的图形分类 3 使用历史图像合成处理大型历史文档数据集 参考文献 第16章 通过基于图的方法进行签名验证 1 引言 2 从签名图像到图再到验证 3 图编辑距离及其近似值 4 实验评估 5 结论和近期研究 参考文献 第17章 用于地震模式识别的细胞神经网络 1 引言 2 细胞神经网络 3 使用DT-CNN关联记忆的模式识别 4 实验 5 结论 参考文献 第18章 在跨模态人脸验证和合成中加入面部属性 1 引言 2 属性引导的人脸验证 3 属性引导的草图-照片合成 4 讨论 参考文献 第19章 深度学习时代的互联和自动驾驶汽车:计算机引导转向的案例研究 1 引言 2 相关研究:人工智能在CAV中的应用 3 相关问题 4 案例研究:我们提出的方法 5 实验设置 6 分析和结果 7 结束语 8 致谢 参考文献 |
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