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机器视觉(口袋里的人工智能) 版权信息
- ISBN：9787535980212
- 条形码：9787535980212 ; 978-7-5359-8021-2
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
机器视觉(口袋里的人工智能) 本书特色
机器视觉是人工智能的“眼睛”，是人类视觉能力的模拟、延伸和扩展，主要解决智能体看得见、看得准和看得懂等问题。从自动驾驶到智慧交通，从卫星遥感到智慧工业，从智能制造到智慧医疗，机器视觉是诸多领域实现突破性创新的核心关键技术, 是目前人工智能研究为活跃、应用为广泛的领域之一。本书从科普的角度，将机器视觉的前世今生、方法原理、应用场景、发展前景等用通俗的语言娓娓道来，揭开机器视觉的神秘面纱，帮助读者一探机器视觉的究竟，洞悉产业风口，抓住时代红利。
机器视觉(口袋里的人工智能) 内容简介
本书是机器视觉领域的科普书籍，主要介绍机器视觉的相关概念、技术及应用。全书分为六章，章介绍机器视觉的前世今生，回顾机器视觉的发展历程；第二章介绍了机器视觉的感知与系统，第三章视觉内容表示与理解和第四章立体视觉感知与理解，由浅入深地阐述人工智能的“眼睛”——机器视觉是如何让机器认识世界、看懂世界；第五章从技术创新、产业构建、融合应用等维度，介绍机器视觉助力行业升级；第六章介绍机器视觉的挑战与愿景。本书可作为青少年读者的机器视觉知识启蒙读本，又可作为相关从业人员的参考用书。
机器视觉(口袋里的人工智能) 目录
章 智慧眼：机器视觉的前世今生 001
一、人类视觉机理 002
（一）人类视觉系统 002
（二）人眼结构 003
（三）视皮层结构 004
（四）视觉产生过程 005
（五）人类视觉特性 006
二、机器视觉与人类视觉 007
（一）相机与人眼的联系及区别 007
（二）机器视觉与人类视觉机理对比 009
三、人工智能与机器视觉 013
（一）基于图像的任务 013
（二）基于视频的任务 015
（三）基于3D数据的任务 017
四、发展历程 019
第二章 看得见：机器视觉感知与系统 027
一、视觉传感机理与系统 028
（一）可见光成像 028
（二）其他成像方式 031
二、视觉内容存储 034
（一）视觉内容存储的数据类型 034
（二）视觉内容压缩存储 037
三、基本的图像处理任务 040
（一）图像去噪 041
（二）图像增强 042
（三）高动态成像 044
四、前沿视觉系统 045
（一）数字视网膜 045
（二）荧光成像系统 047
（三）黑洞成像原理 048
第三章 看得懂：视觉内容的表示与理解 051
一、视觉理解的内涵与难点 052
二、视觉特征表示 056
（一）视觉特征表示 056
（二）传统方法的视觉特征表示 057
（三）基于深度学习的视觉特征表示 058
三、视频内容分析与理解 061
（一）动作识别 062
（二）动作定位 063
四、视觉内容生成技术 064
第四章 看得全：立体视觉感知与理解 071
一、三维感知技术 072
（一）被动式测量 072
（二）主动式测量 074
（三）主被动结合的方法 076
二、点云传感与分析技术 077
（一）3D形状分类 077
（二）3D目标检测 078
（三）3D点云分割 080
三、面向自动驾驶的工业应用 082
（一）自动驾驶简介 082
（二）自动驾驶中的3D感知方法 084
四、面向工业生产的应用方案 086
（一）航天器制造中的三维数据 086
（二）汽车制造中的三维数据 087
（三）高端装备制造中的三维数据 088
（四）三维数据在工业应用中的问题与展望 089
五、三维人体行为识别 090
（一）人体行为识别技术的应用 091
（二）三维人体行为识别方法 092
（三）三维人体行为识别数据库 094
第五章 用得好：机器视觉助力行业升级 097
一、检测与识别 098
（一）通用目标检测与识别 098
（二）人脸检测与识别 104
（三）文字检测与识别 108
（四）二维码检测与识别 113
二、图像内容理解与分析 118
（一）姿态分析与应用 118
（二）医疗图像分析与理解 124
（三）遥感图像分析与理解 127
三、视频内容理解与分析 129
（一）自然视频分析 129
（二）医疗视频分析 131
第六章 看未来：机器视觉产业现状与趋势 132
一、国外机器视觉产业发展基本情况及趋势 132
（一）机器视觉产业的现状 134
（二）机器视觉产业呈现多元化发展 136
（三）机器视觉产业发展理念及市场重点 138
二、国内机器视觉发展的基本情况及趋势 139
（一）我国机器视觉的现状 139
（二）国内机器视觉行业需求 142
（三）国内机器视觉发展前景 145
参考文献 149
展开全部
机器视觉(口袋里的人工智能) 作者简介
陈俊龙 博士、教授、博士生导师。现任华南理工大学计算机科学与工程学院院长，中国自动化学会副理事长，健康智能感知与数字平行人工程研究中心主任，广东省计算智能与网络空间信息重点实验室主任，电气电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国科学促进会会士（AAAS Fellow）、国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）、中国自动化学会会士（CAA Fellow）、香港工程师学会会士（HKIE Fellow），欧洲科学院（Academia Europaea）院士，欧洲科学与艺术院（European Academy of Sciences and Arts）院士。曾任IEEE两个学术期刊的主编。连续5年（2018—2022）入选科睿唯安（Clarivate Analytic）计算机学科及工程双学科全球“高被引科学家”。2018年荣获IEEE系统科学控制论的学术奖——IEEE诺伯特·维纳奖（Norbert Wiener Award）。荣获2021年度IEEE Joseph G. Wohl终身成就奖及第十一届“吴文俊人工智能杰出贡献奖”。陈俊龙 博士、教授、博士生导师。现任华南理工大学计算机科学与工程学院院长，中国自动化学会副理事长，健康智能感知与数字平行人工程研究中心主任，广东省计算智能与网络空间信息重点实验室主任，电气电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国科学促进会会士（AAAS Fellow）、国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）、中国自动化学会会士（CAA Fellow）、香港工程师学会会士（HKIE Fellow），欧洲科学院（Academia Europaea）院士，欧洲科学与艺术院（European Academy of Sciences and Arts）院士。曾任IEEE两个学术期刊的主编。连续5年（2018—2022）入选科睿唯安（Clarivate Analytic）计算机学科及工程双学科全球“高被引科学家”。2018年荣获IEEE系统科学控制论的学术奖——IEEE诺伯特·维纳奖（Norbert Wiener Award）。荣获2021年度IEEE Joseph G. Wohl终身成就奖及第十一届“吴文俊人工智能杰出贡献奖”。 谭明奎 华南理工大学教授、博士生导师，现任华南理工大学“大数据与智能机器人”重点实验室副主任。2017年入选中组部高层次人才计划青年项目，2018年入选广东省“珠江人才团队”，2022年入选美国斯坦福大学全球前2%科学家榜单。主持国家自然科学基金、广东省“新一代人工智能”重大专项等多个国家和省部级项目。近5年以作者或者通信作者发表学术论文60余篇，包括IEEE TPAMI等IEEE汇刊论文21篇，以及NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等CCF-A人工智能会议论文30余篇。担任NeurIPS、ICML、AAAI、CVPR等多个人工智能会议的领域主席。获得2019年“世界华人数学家联盟论文奖（ICCM Best Paper）”等多项奖励。
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