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基于深度学习理论的纹身图像识别与检测研究

基于深度学习理论的纹身图像识别与检测研究

  • 装帧: 平装
  • 出版社: 华中科技大学出版社
  • 作者: 许庆勇 著
  • 商品条码: 9787568047203
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 142
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精选
内容简介
本书针对纹身图像的局部性、内容的复杂性、纹理的清晰性、颜色的单一性、图案Logo的标志性、大小形状的多样性等特点,运用深度学习理论,从纹身的特点、研究理论、纹身识别与检测研究三方面进行系统、科学的研究。纹身图像识别与检测研究是最近几年才引起学者和相关人员重视的,其研究发展也是一个不断完善的过程,希望本书能对相关领域的研究起到一定的作用。
作者简介
许庆勇,男,现任南昌大学旅游学院教师。南昌大学信息管理与信息系统博士,2015年9月至2016年9月在新加坡南洋理工大学担任访问学者。主持和参与省部级课题10余项,作为主要参加者参与国家社会科学基金项目3项,国家自然科学基金项目1项,公开发表学术论文20余篇,参编专著2部。
目录
第一章 绪论/1一、 引言/3二、 深度学习/5三、 纹身图像/12四、 纹身图像识别与检测/22第二章 纹身图像处理理论基础/27一、 图像底层特征/29二、 词包模型/36三、 空间金字塔概述/37四、 深度置信网络概述/38五、 卷积神经网络/42第三章 深度学习算法在纹身图像检测中的比较研究/47一、 深度学习算法/49二、 对比实验与分析/56第四章 基于多特征融合的DBN纹身图像识别与检测/63一、 引言/65二、 基于多特征融合的DBN纹身图像检测改进算法/66三、 基于视觉词包的DBN纹身图像检测改进算法(BOVW-DBN)/68四、 基于空间金字塔的DBN纹身图像检测改进算法(SP-DBN)/74五、 基于DBN改进算法在Caltech 101 分类中的应用/78六、 基于DBN改进算法在纹身图像检测中的应用/82第五章 基于全连接层的CNN纹身图像检测/93一、 CNN基本结构/96二、 基于CNN的改进算法/97三、 基于三通道R-CNN的纹身检测(CFT Faster R-CNN)/118主要参考文献/130后记/143

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