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出版者:第1版 (2004年1月1日)

作者:江国强

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2004-8

价格:23.5

装帧:平装

isbn号码:9787121001192

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• 验证
• 测试
• FPGA
• ASIC
• 电子设计自动化
• 芯片设计

计算机视觉与模式识别：基础理论与前沿实践 本书概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的计算机视觉与模式识别领域的知识体系。它不仅涵盖了该学科的经典理论基础，更紧密结合了近年来人工智能浪潮下涌现的深度学习技术及其在实际应用中的最新进展。全书结构严谨，内容翔实，旨在帮助读者构建坚实的理论框架，并掌握解决复杂视觉识别问题的实用技能。 第一部分：视觉基础与经典方法 第一章：数字图像基础与预处理 本章从最基本的数字图像表示和处理概念入手。详细介绍了图像的数字化过程，包括采样和量化。随后深入探讨了图像的基础变换，如灰度变换（幂律、对数变换等），以及对比度增强技术（直方图均衡化）。此外，对图像的空间域滤波进行了详尽的讲解，区分了线性滤波（均值、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、双边滤波），并阐述了它们在噪声去除中的作用机理。本章还涵盖了傅里叶变换在频域分析中的应用，以及图像增强在频域的处理方法，为后续的特征提取奠定基础。 第二章：图像分割与边缘检测 图像分割是计算机视觉中的核心任务之一。本章首先介绍了如何利用灰度信息和梯度信息进行边缘检测。详细分析了经典的算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，并重点剖析了Canny边缘检测算法的优越性及其多阶段优化过程。在图像分割方面，本章系统地阐述了阈值分割方法，包括Otsu's最佳阈值选取法。随后，探讨了基于区域的分割技术，如区域生长法和分水岭算法，并对比了它们在不同场景下的适用性。形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）作为重要的预处理和分割辅助工具，在本章中也得到了详细的介绍。 第三章：特征提取与描述 有效的特征是区分不同对象的基础。本章全面梳理了传统视觉中的关键特征提取方法。首先聚焦于局部特征描述子，详尽解析了Harris角点检测器的工作原理，随后深入探讨了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的设计思想、构建流程及其不变性原理。对于纹理特征，本章介绍了灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）的应用。此外，还探讨了形状描述子，如傅里叶描述子和Hu矩，以及如何利用这些描述符构建稳定的目标表示。 第四章：模式识别基础 本章为理解模式识别的数学本质做了铺垫。重点介绍了基于统计的分类器，详细阐述了最大似然估计（MLE）和贝叶斯分类器的设计。特别关注了贝叶斯决策论及其在最小错误率分类中的应用。此外，对K近邻（K-NN）分类器进行了深入分析，并讨论了其在特征空间中的决策边界特性。本章还涉及了模式识别中的降维技术，如主成分分析（PCA）在线性特征空间中的应用，旨在提高识别效率和准确性。 第二部分：深度学习驱动的视觉革命 第五章：人工神经网络与深度前馈网络 深度学习是当前计算机视觉领域的核心驱动力。本章首先回顾了人工神经网络的基本结构，包括神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）的选择及其对梯度传播的影响。随后，详细讲解了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导和实际应用，这是所有深度网络训练的基础。本章还深入分析了深度前馈网络（DNN）的构建策略，包括网络层数的确定、正则化技术（Dropout、权重衰减）的应用，以及优化器（SGD、Adam、RMSProp）的选择与调优。 第六章：卷积神经网络（CNN）核心架构 卷积神经网络是图像处理的基石。本章系统地介绍了CNN的基本组件：卷积层、池化层和全连接层。详细解析了卷积核的滑动、参数共享机制及其对空间特征的提取能力。池化层的目标——空间不变性的实现原理被深入剖析。本章随后按时间顺序，分析了多个里程碑式的CNN架构：LeNet-5的开创性工作，AlexNet在ImageNet上的突破，VGG网络对深度与统一性的追求，以及GoogleNet（Inception）模块对计算效率的优化。 第七章：先进网络结构与优化策略 随着模型复杂度的提升，新的网络设计范式应运而生。本章重点解析了残差网络（ResNet）中的残差连接（Residual Connection）如何有效解决深度网络的退化问题。随后介绍了密集连接网络（DenseNet）中特征重用的设计理念。对于高效推理，本章还探讨了轻量级网络，如MobileNet和ShuffleNet，它们在移动端和嵌入式设备上的应用潜力。此外，本章还深入讨论了批量归一化（Batch Normalization）在加速收敛和稳定训练中的关键作用。 第八章：目标检测技术 目标检测是识别“在哪里”和“是什么”的关键任务。本章将检测方法划分为两大流派并进行详细比较。首先介绍两阶段检测器，重点剖析R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中的区域候选网络（RPN）和特征图的有效利用。接着，深入讲解一阶段检测器，如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），分析它们如何实现实时检测，以及它们在速度和精度上的权衡。本章最后讨论了交并比（IoU）的计算、非极大值抑制（NMS）的实现，以及评估指标（如mAP）的计算方法。 第三部分：前沿应用与特定视觉任务 第九章：语义分割与实例分割 图像分割的进阶任务在于像素级别的分类。本章首先阐述了语义分割的原理，重点介绍了全卷积网络（FCN）如何替代传统CNN的分类层。随后，详细分析了U-Net结构在医学图像分割中的广泛应用，以及其跳跃连接（Skip Connection）的设计优势。在实例分割方面，本章详细介绍了Mask R-CNN的工作流程，它如何在目标检测的基础上生成高质量的实例掩模。此外，还探讨了Panoptic Segmentation（全景分割）的概念及其在统一场景理解中的重要性。 第十章：生成模型与图像合成 生成模型是近年来发展迅猛的领域，它赋予了机器创造视觉内容的能力。本章详尽介绍了变分自编码器（VAE）的潜在空间表示学习及其重构能力。随后，聚焦于生成对抗网络（GANs），深入剖析了生成器和判别器的对抗性训练机制。本章重点分析了高级GAN结构，如DCGAN、WGAN，以及用于高分辨率图像生成的StyleGAN系列，并讨论了它们在图像修复、风格迁移和数据增强中的实际价值。 第十一章：视觉跟踪与活动识别 本章将研究对象从静态图像扩展到视频序列。在视觉跟踪方面，本章首先介绍了基于相关滤波的跟踪算法（如KCF），以及它们如何在时域内快速适应目标外观变化。随后，探讨了深度学习驱动的跟踪方法，例如Siamese网络的孪生结构如何高效地进行目标关联。在活动识别方面，本章讲解了如何利用三维卷积网络（3D CNN）提取时空特征，以及对长时序视频进行行为理解的最新研究进展。 第十二章：多模态学习与跨域应用 现代视觉系统日益需要整合来自不同模态的信息。本章探讨了视觉与语言的交叉领域，重点介绍了图像描述生成（Image Captioning）中的编码器-解码器结构，以及视觉问答（VQA）中注意力机制的作用。此外，本章还涵盖了跨域适应（Domain Adaptation）的基础理论，讨论了如何在源域数据训练的模型基础上，有效地迁移到视觉特征分布不同的目标域，这是解决实际工程中数据不平衡问题的关键技术。 总结与展望 全书在结构上遵循“基础理论—经典算法—深度学习—前沿应用”的逻辑递进，确保读者能够系统地掌握计算机视觉与模式识别的全貌。通过本书的学习，读者将不仅理解视觉信息处理的内在规律，更能熟练运用现代深度学习工具解决复杂的实际工程问题，并对该领域未来的发展方向形成深刻的洞察。

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读完这本大部头，我最大的感触是它的“落地性”极强。它仿佛一位经验丰富的前辈，坐在你旁边，手把手教你如何面对真实的、混乱的数据。书中对实际项目中经常遇到的“边缘情况”处理得非常到位，比如处理不平衡分类问题时，它详细对比了SMOTE、欠采样和代价敏感学习的实际效果，并给出了一套决策流程图。再者，书中对构建分析报告的结构和关键要素的讲解，也很有启发性，它不再把重点放在得出结论本身，而是如何有效地、有说服力地向非技术背景的受众传达这些结论。我感觉自己不再只是一个会运行代码的执行者，而是开始具备更强的、解决实际商业问题的诊断能力。

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坦白讲，这本书的叙事方式带着一股老派的、注重逻辑的英式幽默和克制。它很少使用煽动性的语言来推销某个热门工具，而是冷静地呈现不同分析路径的优劣。我注意到它在数据可视化章节中，花了很多笔墨来讨论“叙事性”和“伦理性”——如何通过图表设计来避免误导，如何用数据讲一个诚实的故事。这种对分析者责任的强调，在很多技术书中是缺失的。书中对数据质量源头的讨论也颇为深入，它追溯到数据采集、存储的工程实践层面，提醒读者“垃圾进，垃圾出”的铁律。对于有志于成为高级数据分析师或数据科学家的人来说，这本书提供了一种更加成熟和负责任的工作视角。

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这本关于数据探索和分析的书籍，着实让我大开眼界。作者似乎非常注重理论与实践的结合，书中大量的案例分析和代码示例，使得抽象的统计概念变得生动起来。我尤其欣赏它对数据清洗和预处理的详细阐述，这往往是实际数据项目中耗时最长、最容易出错的环节。书中不仅仅停留在讲解“如何做”，更深入地探讨了“为什么这么做”，比如在选择不同可视化方法时背后的逻辑考量。对于初学者而言，这种循序渐进的引导非常友好，它没有一上来就抛出复杂的模型，而是从最基础的描述性统计开始，逐步构建起完整的分析思维框架。特别是关于异常值检测和缺失值插补的部分，提供的多种技术方案及其适用场景的对比分析，极具参考价值。总的来说，这是一本可以作为案头工具书常备的实用指南，阅读体验流畅且收获颇丰。

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这本书给我的感觉是“百科全书式”的全面，它仿佛囊括了现代数据分析领域几乎所有关键环节的要点。它的广度令人印象深刻，从早期的探索性数据分析（EDA）的经典方法，到近年来新兴的可解释性AI（XAI）中对模型内部机制的洞察，都有所涉猎。例如，它用了相当大的篇幅来介绍时间序列数据的分解方法，从经典的季节性、趋势性分离到更先进的傅里叶变换应用，讲解得层次分明。我特别喜欢它对不同数据类型（如文本、图像、网络数据）进行初步探索时所需工具集的梳理，这种跨模态的知识整合，极大地拓宽了我对“数据分析”边界的认知。虽然内容庞杂，但章节之间的逻辑衔接自然，使得读者可以根据自己的需求，选择性地深入学习特定领域。

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初翻此书，我被其严谨的学术风格所吸引，它显然不是一本肤浅的“速成”读物。内容深度上，它毫不避讳地深入探讨了多元统计分析的数学基础，对于那些希望不仅仅停留在调用库函数层面，而是想真正理解背后算法原理的读者来说，无疑是份厚礼。书中对降维技术，比如主成分分析（PCA）和t-SNE的讲解，不仅解释了算法流程，还细致对比了它们在不同类型数据集上的表现差异和局限性。此外，作者在讲述假设检验时，对P值和置信区间的解读非常审慎和到位，强调了统计显著性与实际业务意义之间的区分，避免了常见的统计误用。阅读过程中，我时常需要停下来仔细研读某些推导过程，这更像是在跟随一位严谨的教授进行一次深入的学术研讨，而非简单的阅读一本操作手册。

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