模式识别与计算机视觉手册(第6版)(精)--聚文网

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内容简介

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

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。.

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

模式识别与计算机视觉手册(第6版)(精)

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