数字图像的智能信息处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业

作者:徐立中

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2007-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787118048933

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像分析
• 智能信息处理
• 计算机视觉
• 图像识别
• 模式识别
• 图像挖掘
• 深度学习
• 图像处理算法
• 人工智能

《人工智能在图像识别领域的突破性进展》 本书深入剖析了人工智能技术在图像识别领域所经历的革命性变革及其带来的深远影响。我们将从基础理论出发，详细阐述卷积神经网络（CNN）的演进历程，包括其关键的架构设计（如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等）以及它们如何通过层层递进的特征提取机制，实现对复杂视觉模式的精准捕捉。 书中重点介绍了深度学习模型在不同图像识别任务中的应用，例如： 物体检测与定位： 探讨了R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）以及YOLO（You Only Look Once）等经典与前沿的物体检测算法，分析了它们在速度、精度和鲁棒性方面的权衡与优化。我们将详细解析锚框（anchor boxes）、非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）等关键技术，并提供实际应用场景中的案例分析，如自动驾驶中的行人与车辆识别、安防监控中的异常行为检测等。 图像分类与语义分割： 详细介绍了各种图像分类模型，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet以及近年来备受瞩目的Transformer在视觉领域的应用（如Vision Transformer, ViT）。在语义分割方面，本书将深入讲解全卷积网络（FCN）、U-Net、DeepLab系列等方法，并展示其在医学影像分析（如肿瘤区域分割）、遥感图像处理（如地物分类）以及自动驾驶中的道路分割等领域的强大能力。 人脸识别与姿态估计： 探讨了人脸识别技术的核心算法，包括基于深度学习的特征提取方法（如FaceNet、ArcFace）、损失函数的设计（如Triplet Loss、Angular Softmax Loss）以及在身份验证、人脸搜索等方面的应用。同时，我们将介绍人体姿态估计的经典方法，如OpenPose、AlphaPose，以及它们在动作分析、虚拟现实交互等领域的潜力。 图像生成与风格迁移： 详细阐述了生成对抗网络（GAN）的原理和变种（如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN），并展示了它们在图像生成、超分辨率、图像修复、风格迁移等方面的惊人成果。我们将剖析GAN的训练机制、模式崩溃问题及其解决方案，并提供如何在创意设计、内容创作等领域利用这些技术进行实践的指导。 多模态学习与视觉问答： 关注人工智能如何理解和关联图像与文本信息。本书将介绍多模态学习的基本框架，以及如何在视觉问答（Visual Question Answering, VQA）、图像字幕生成（Image Captioning）等任务中融合视觉和语言理解能力，实现更智能的图像内容交互。 本书的另一大特色是，我们不仅仅局限于算法的介绍，更注重其背后的数学原理、工程实现以及实际应用中的挑战和解决方案。我们将深入探讨： 数据预处理与增强： 详细介绍图像数据的预处理技术，如归一化、裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，以及这些技术如何有效提升模型的泛化能力和鲁棒性。 模型优化与训练： 讲解梯度下降算法的各种变体（如SGD、Adam、RMSprop）、学习率调度策略、正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）以及模型压缩和加速的方法，以应对大规模数据集和复杂模型的训练挑战。 评估指标与基准测试： 详细介绍用于评估不同图像识别任务性能的各项关键指标，如准确率、召回率、F1分数、IoU（Intersection over Union）、mAP（mean Average Precision）等，并介绍ImageNet、COCO、CIFAR等权威数据集及其在学术研究和工业界的重要性。 伦理与社会影响： 审视人工智能在图像识别领域的应用所带来的伦理考量，例如数据隐私、算法偏见、以及潜在的滥用问题，并探讨负责任的AI开发和部署原则。 通过本书的学习，读者将能够全面理解当前人工智能驱动的图像识别技术的前沿进展，掌握相关的核心理论和算法，并具备将其应用于实际问题解决的能力。本书适合计算机科学、人工智能、电子工程、模式识别等领域的学生、研究人员以及对图像识别技术感兴趣的从业者阅读。

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终于拿到这本《数字图像的智能信息处理》了，拿到书的那一刻，就有一种沉甸甸的学术感扑面而来。封面设计简洁大气，却又暗藏玄机，仿佛预示着内容会像数字图像一样，充满细节与智慧。我是一名对图像分析和计算机视觉领域充满好奇的研究生，平时接触到的文献大多比较碎片化，很难形成一个系统性的认知。所以，当我看到这本书的书名时，就觉得它很有可能填补我在这方面的知识空白。我特别期待它能在数字图像的采集、增强、复原、分割、特征提取以及最终的理解和应用等各个环节，提供一套清晰、完整的理论框架和实践指导。尤其是“智能信息处理”这几个字，让我对书中关于机器学习、深度学习在图像分析中的应用充满了期待。我希望它不仅能讲解基础的算法原理，还能深入探讨一些前沿的研究方向，比如生成对抗网络在图像生成与修复中的应用，或者注意力机制在图像识别任务中的作用。另外，我个人对图像检索和图像检索的个性化方面也很有兴趣，希望能在这本书中找到一些启发性的思路。这本书的篇幅看起来不小，我相信内容一定会非常充实，足够我好好啃一段时间了。

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作为一名刚入行不久的软件工程师，我一直致力于开发与图像处理相关的应用。虽然我掌握了一些基础的图像处理库和API，但总感觉在理解图像背后的深层含义和如何让机器“看懂”图像方面存在瓶颈。《数字图像的智能信息处理》这个书名，一下子就抓住了我的痛点。我希望这本书能够带我走出“知其然，不知其所以然”的困境，让我从根本上理解图像信息的提取和转化过程。我尤其关注书中是否会详细讲解各种图像特征的提取方法，例如SIFT、SURF、HOG等等，以及这些特征是如何被用来进行物体识别、场景理解的。同时，我也期待书中能介绍一些经典的图像分类和目标检测算法，并且能够给出它们在实际应用中的优劣分析和适用场景。对于“智能”二字，我希望能看到更多关于如何利用大数据和先进算法来提升图像处理的智能化水平的内容，例如深度学习在图像识别中的应用案例，以及如何构建高效的图像分析系统。此外，如果书中能包含一些实际的代码示例或者伪代码，那就更完美了，这样我就可以边学边练，快速将理论知识应用到我的开发工作中。

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说实话，我当初之所以会被《数字图像的智能信息处理》吸引，很大程度上是因为它封面上的那张抽象而又充满科技感的图像。它给我一种感觉，这本书不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是蕴含着一种对数字世界奥秘的探索。我是一名从事艺术设计行业多年的从业者，虽然不直接与算法打交道，但近年来，人工智能在图像生成、风格迁移等方面的应用已经渗透到我的工作中，让我既兴奋又迷茫。我希望这本书能帮助我理解这些“神奇”的技术是如何实现的，比如，GAN（生成对抗网络）究竟是如何“创造”出逼真的图像的？深度学习模型在学习艺术风格时，捕捉到的究竟是哪些关键要素？我不太关心复杂的数学推导，但我希望能理解这些技术的“大逻辑”和“核心思想”，这样我才能更好地利用它们来激发我的创意，甚至开发出一些独具特色的艺术作品。书中对于图像的“信息”如何被“智能”地处理，这一点让我充满好奇。它是否会讲述如何从海量图像中提取有用的风格信息，或者如何根据用户的喜好来生成个性化的图像？我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我以更深入、更具创造力的方式与数字图像互动。

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这本书的封面设计就很有吸引力，一种现代感与科技感并存的感觉。我一直对图像识别、计算机视觉的领域有浓厚的兴趣，特别是关于如何让计算机像人一样“看懂”图像，并且从中提取有价值的信息。《数字图像的智能信息处理》这个名字，精确地捕捉到了我所关注的焦点。我希望书中能够系统地介绍图像处理的整个流程，从图像的获取、预处理，到特征提取、模式识别，再到最终的信息解读和应用。我特别想了解在“智能”的加持下，图像处理能够达到何种程度。例如，书中是否会深入探讨卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的工作原理和最新进展？对于图像检索，它是否会讲解如何利用深度学习特征来构建高效的相似图像检索系统？此外，我还对图像的语义理解、场景分析等内容非常感兴趣，希望书中能够提供一些前沿的研究成果和解决思路。我非常期待这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，并且能够启发我思考更多关于图像智能处理的创新应用。

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我是一名退休多年的工程师，虽然已经离开了工作岗位，但对新知识的热情从未减退。最近，我迷上了用智能手机拍摄照片，并且也想尝试一些照片的后期处理。偶然间看到了《数字图像的智能信息处理》这本书，书名听起来就很高大上，但又感觉与我平日的兴趣息息相关。我希望这本书能用比较通俗易懂的方式，讲解一些数字图像的基本原理，比如像素、色彩空间、分辨率这些概念。当然，我更感兴趣的是“智能信息处理”的部分，它是否会介绍一些简单的图像修复、美颜、或者滤镜效果是如何实现的？我可不希望是那种需要写代码才能操作的书，我更期待的是一些原理性的介绍，让我明白为什么某个按钮能够让照片变好看，或者某个功能能够修复照片的瑕疵。如果书中能提到一些人工智能在图像处理中的应用，比如自动识别照片中的人物、景物，或者根据场景自动优化照片参数，那就太棒了。我希望这本书能让我对这些“智能”的功能有更深的认识，并且能让我更好地理解我手机里的那些拍照和修图APP是如何工作的。

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