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计算机视觉理论与实践
字数: 490
出版社: 高等教育
作者: 编者:刘家瑛//杨帅//杨文瀚//段凌宇|责编:赵冠群
商品条码: 9787040574463
版次: 1
开本: 16开
页数: 414
出版年份: 2022
印次: 1
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¥54
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内容简介
本书面向计算机视觉, 聚焦算法理论与代码实践, 简要介绍了计算机视觉的基 本概念和计算机视觉研究的 预备知识,分别讲述了图像 分类、检测、生成、复原、 增强、风格化与视频处理等 计算机视觉领域的研究重点 ,深入浅出地介绍了现今已 经成熟的算法和技术,并在 各个章节辅以大量实例与核 心代码详细展示如何使用主 流框架搭建计算机视觉模型 ,对相关算法内容进行有效 的补充和深入。通过理论与 实践的结合,读者能够打下 较为坚实的计算机视觉基础 ,熟悉经典算法框架,具备 实现和改进成熟算法的能力 ,为进一步在计算机视觉和 相关领域提出新设想、开发 新算法、解决新问题创造良 好的条件。 本书可作为人工智能专 业和计算机类相关专业的本 科生或研究生学习计算机视 觉的教材,也可作为对计算 机视觉技术感兴趣的科技人 员、计算机爱好者及各类自 学人员的参考书。
作者简介
刘家瑛 博士,北京大学计算机科学技术研究所副教授。2010年6月毕业于北京大学计算机应用技术专业,获理学博士学位。2007—2008年,赴美国南加州大学多媒体通信实验室任访问学者。2015年,受铸星计划支持于微软亚洲研究院担任访问研究员。研究领域包括图像/视频表示、压缩与增强重建、计算机视觉与理解等。在国际重要期刊和会议上发表学术论文近80篇,申请国家发明专利40多项,其中13项已获得授权。曾获得“北京大学青年教师教学基本功比赛”一等奖、教学信息化先进个人、北京大学教学优秀奖。
目录
第1章 引言 1.1 计算机视觉的基本概念 1.2 生活中的计算机视觉 1.2.1 对象识别 1.2.2 图像美化 1.2.3 图像生成 1.3 图像匹配:从SIFT到深度学习 1.3.1 基于特征的方法 1.3.2 基于深度学习的方法 1.4 图像风格化概述:从传统到学习 1.5 章节内容介绍 第2章 图像处理基础 2.1 图像的获取与表示 2.1.1 数字图像成像原理 2.1.2 图像表示 2.2 图像重采样与插值 2.3 空域变换 2.3.1 灰度变换 2.3.2 空域滤波 2.4 频域变换 2.4.1 从空域到频域 2.4.2 傅里叶级数与傅里叶变换 2.4.3 频域滤波器应用 2.5 从图像到视觉 2.5.1 图像梯度 2.5.2 图像边缘 2.5.3 霍夫变换 实践01:图像去噪:非局部均值 实践02:边缘检测 实践03:霍夫变换检测圆 实践04:二值化分割:OTSU算法 第3章 神经网络与深度学习基础 3.1 神经网络的生物学基础 3.2 人工神经元 3.2.1 神经元的数学抽象 3.2.2 感知机模型 3.2.3 激活函数 3.2.4 多层感知机 3.3 训练人工神经网络 3.3.1 反向传播 3.3.2 损失函数 3.3.3 正则化约束 3.4 卷积神经网络 3.5 循环神经网络 实践05:实现一个简单的实用神经网络 实践06:自定义网络层 实践07:循环神经网络的构建与训练 实践08:深度学习软硬件框架 第4章 图像分类 4.1 图像分类基本原理
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