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深度学习
模式识别与计算机视觉手册 第6版 版权信息
- ISBN：9787302618171
- 条形码：9787302618171 ; 978-7-302-61817-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
模式识别与计算机视觉手册 第6版 本书特色
本书第1版于1993年出版，受到许多研究者和从业者的欢迎。近三十年来,模式识别与计算机视觉技术迅速发展。深度学习、元学习、知识图谱和概率图模型等机器学习算法相继出现，模式识别与计算机视觉成为这些算法*成功的应用场景之一;模式识别与计算机视觉在智能机器人、边缘计算、无人车导航和无人机控制等方面取得了巨大的商业价值。译者也在这方面进行了初步探索和研究，主要将模式识别与计算机视觉用于数字农业、智慧农业和地理人工智能(GeoAI)等行业,取得了初步成果。通过将模式识别与计算机视觉技术用于果园“空-天-地”一 体化监测技术体系的构建，实现果园地面环境和果树长势监测、果园病虫害诊断识别、土壤养分和水分监测，以及 果园知识图谱等构建;面向果园领域建立知识库，构建“知识建模-知识服务-知识决策”的服务体系，实现果园生产管理领域的知识服务和管理决策。
模式识别与计算机视觉手册 第6版 内容简介
本书篇幅有限，即便在现有篇幅的基础上扩充10倍，也很难涵盖模式识别与计算机视觉领域的全面发展情况，这一点毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本书涵盖的内容为模式识别与计算机视觉在理论和应用方面的关键成果。本书共有6版，这6版书概括了该领域近三十年的发展，通过它们，读者可以更好地了解这个不断更迭的领域。在信息研究基金会的资助下，本书的第1～4版现已向大众免费开放，网址可扫封底二维码获取。
模式识别与计算机视觉手册 第6版 目录
第I部分 理论、技术和系统
简要介绍 2
参考文献 3
第1章 *佳统计分类 5
1 引言 5
2 *优贝叶斯分类器 6
3 离散模型OBC 9
4 高斯模型OBC 12
5 多类分类 15
6 先验构造 19
7 *优贝叶斯迁移学习 21
8 结论 25
参考文献 25
第2章 目标识别的深度判别
特征学习方法 29
1 引言 29
2 基于熵正交损失的深度判别
特征学习方法 31
3 基于*小-*大损失的深度
判别特征学习方法 36
4 图像分类任务实验 42
5 讨论 44
参考文献 45
第3章 基于深度学习的背景减法：
系统综述 49
1 引言 49
2 背景减法 50
3 实验结果 57
4 结论 59
参考文献 60
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 69
1 引言 69
2 相关研究 70
3 相似域 71
4 相似域网络 72
5 使用SDN进行参数化
形状建模 74
6 从SD中提取骨架 75
7 实验 76
8 结论 78
9 致谢 78
参考文献 79
第5章 基于曲波的纹理特征用于
模式分类研究 81
1 引言 81
2 曲波变换方法 82
3 基于曲波的纹理特征 90
4 应用问题的一个示例 90
5 总结与讨论 92
附录 92
参考文献 95
第6章 嵌入式系统高效深度
学习概述 99
1 引言 99
2 深度神经网络概述 100
3 用于DNN处理的硬件 101
4 DNN高效推理的方法 103
5 结论 106
参考文献 106
第7章 用于基于差异的多视图
学习的随机森林 108
1 引言 108
2 随机森林差异 110
3 多视图学习的差异表示 112
4 将视图与加权组合相结合 114
5 实验 121
6 结论 124
7 致谢 124
参考文献 124
第8章 图像着色综述 127
1 引言 127
2 参考图像着色 128
3 涂鸦着色 132
4 深度学习着色 134
5 其他相关研究 137
6 结论 139
参考文献 139
第9章 语音识别深度学习的
*新进展 144
1 引言 144
2 端到端模型 145
3 鲁棒性 151
4 总结及未来研究方向 155
5 致谢 157
参考文献 157
第II部分 应用
简要介绍 170
参考文献 171
第10章 遥感技术中的机器学习 173
1 引言 173
2 PolSAR图像分析的传统
处理链 175
3 整体特征提取和模型训练 175
4 结论 188
参考文献 189
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 193
1 引言 193
2 基于解析2D表面的空间
自适应高光谱解混 196
3 评估和结果 199
4 结论 204
参考文献 205
第12章 视觉图像中海冰参数
识别的图像处理 211
1 引言 211
2 冰像素检测 212
3 浮冰识别 213
4 案例研究及其应用 218
5 讨论和未来研究 224
参考文献 225
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 228
1 引言 228
2 方法 229
3 结果 236
4 讨论 240
5 结论 242
参考文献 242
第14章 基于时间纹理分析的血管
内超声图像自动分割 246
1 引言 246
2 数据库 248
3 方法及步骤 248
4 实施和结果 254
5 结束语 256
参考文献 256
第15章 使用深度学习进行历史
文献分析 258
1 现有技术 258
2 交叉描绘的图形分类 261
3 使用历史图像合成处理
大型历史文档数据集 266
参考文献 269
第16章 通过基于图的方法进行
签名验证 275
1 引言 275
2 从签名图像到图再到验证 276
3 图编辑距离及其近似值 279
4 实验评估 284
5 结论和近期研究 286
参考文献 287
第17章 用于地震模式识别的细胞
神经网络 292
1 引言 292
2 细胞神经网络 293
3 使用DT-CNN关联记忆的
模式识别 301
4 实验 302
5 结论 307
参考文献 307
第18章 在跨模态人脸验证和
合成中加入面部属性 309
1 引言 309
2 属性引导的人脸验证 311
3 属性引导的草图-照片合成 319
4 讨论 325
参考文献 326
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 330
1 引言 330
2 相关研究：人工智能在CAV
中的应用 332
3 相关问题 334
4 案例研究：我们提出的
方法 335
5 实验设置 337
6 分析和结果 340
7 结束语 343
8 致谢 344
参考文献 344
展开全部
模式识别与计算机视觉手册 第6版 作者简介
陈季镐，1965年获得普渡大学电气博士 学位，1962年获得美国田纳西大学诺克斯维 尔分校电机工程硕士学位，1959年获得台湾 大学电子工程学士学位。目前，陈博士是马萨 诸塞大学达特茅斯分校电气和计算机工程名 誉教授，自1968年以来，他一直任教于该大 学。他的研究领域是统计模式识别和信号/图 像处理应用于遥感、医学成像、地球物理、 水下声学与无损检测问题，视频监控中的计 算机视觉，时间序列分析，以及机器学习。 在其研究领域，陈博士出版(编辑和撰写)了32 本书，其中部分书籍出版于世界科学出版社。 1986—2008年，他担任《国际模式识别和人 工智能杂志》的副主编。自2008年以来，他. 一直是《模式识别杂志》的编委。目前，他担 任世界科学出版社计算机视觉系列图书的编辑 -职。自1988年以来，陈博士一直是电气和 电子工程师协会(IEEE)的会员，2003年成为 该协会的终身会员。自1996年以来，陈博士 一直是国际模式识别协会(IAPR)的会员。.
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