The Psychology of Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill

作者:Patrick Henry Winston

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:1975

价格:USD 78.86

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070710481

丛书系列:McGraw-Hill computer science series

图书标签:

• 计算机视觉
• 計算機視覺
• 美國
• 心理學
• 人工智能
• CS
• 计算机视觉
• 心理学
• 认知科学
• 人工智能
• 机器学习
• 图像处理
• 视觉感知
• 人机交互
• 深度学习
• 神经科学

《计算视觉心理学》：解码机器感知中的人类智慧 引言：跨越数字鸿沟，探寻智能的基石 在人工智能飞速发展的今天，计算机视觉（Computer Vision）已不再是科幻小说中的遥远梦想，而是渗透进我们生活方方面面的现实技术。从自动驾驶汽车识别路标，到手机精准识别人脸解锁，再到医疗影像辅助诊断，计算机视觉的能力令人惊叹。然而，当我们惊叹于机器“看”得如此之“准”时，是否曾停下来思考：这些强大的感知系统，在多大程度上借鉴了人类自身的视觉认知机制？又在多大程度上，它们能够超越人类的局限，甚至以一种“非人”的方式理解世界？ 《计算视觉心理学》这本书，便致力于填补这一认知空白，深入探讨计算机视觉技术与人类心理学之间的深刻联系。它并非一本纯粹的技术手册，也不是一本浅显的科普读物。相反，它是一次跨学科的智慧探索，旨在揭示机器如何“学习”去“看”，以及这种学习过程如何映照、挑战甚至重塑我们对人类自身视觉理解的认知。通过深入剖析计算机视觉的核心算法、模型以及其背后的设计理念，本书将引导读者理解机器感知能力的形成，并进一步引申出对人类视觉系统运作原理的全新思考。 第一章：人类视觉的奥秘——自然界的“第一台”视觉系统 在构建任何复杂的机器系统之前，我们必须首先审视我们自身最精密的感知器官——人类的眼睛和大脑。本章将从生物学的角度出发，详细介绍人类视觉系统的基本构成，包括眼球的物理构造、视网膜的光感受器（视杆细胞和视锥细胞）以及它们如何将光信号转化为电化学信号。 随后，我们将深入探讨视觉信息在大脑中的处理流程。从初级的视觉皮层（V1）对边缘、方向和空间频率的分析，到更高级的视觉区域（如V2, V4, IT皮层）对形状、颜色、纹理以及物体整体的识别。我们将重点关注视觉信息在不同通道（例如，处理“是什么”的腹侧通路和处理“在哪里”的背侧通路）中的并行处理机制，以及它们如何协同工作，构建出一个连贯而丰富的视觉世界。 此外，本章还将探讨人类视觉感知中的一些关键心理学现象，例如： 知觉恒常性（Perceptual Constancy）： 即使物体在视网膜上的成像大小、形状或亮度发生变化，我们依然能感知到其真实的属性（如大小恒常、形状恒常）。这表明大脑并非简单地记录原始感官输入，而是 actively 地进行解释和修正。 选择性注意（Selective Attention）： 在信息爆炸的环境中，我们的大脑能够聚焦于重要的信息，忽略无关的刺激。这种机制是如何运作的？它对计算机视觉的“目标检测”和“语义分割”有何启示？ 模式识别（Pattern Recognition）： 人类能够快速而准确地识别熟悉的模式，即使在不完整或有噪声的情况下。这是如何实现的？大脑中是否存在存储和检索视觉模式的机制？ 视觉错觉（Visual Illusions）： 错觉揭示了我们视觉系统在某些特定条件下的“故障”或“偏差”，它们是理解大脑信息处理捷径和局限性的宝贵窗口。 通过理解人类视觉的强大之处及其内在的心理学机制，我们为后续探讨机器如何模仿、甚至超越这些能力奠定了坚实的基础。 第二章：机器的“眼睛”——计算视觉的基石与演进 在理解了自然视觉的精妙之后，本章将转向人工视觉——计算机视觉。我们将回顾计算机视觉学科的发展历程，从早期的基于规则和特征工程的方法，到如今占主导地位的深度学习驱动的方法。 早期的方法： 探讨诸如边缘检测（Canny, Sobel算子）、角点检测（Harris算子）、SIFT/SURF等局部特征提取算法。这些方法依赖于手工设计的特征，旨在捕捉图像中的关键信息，并用于图像匹配、物体识别等任务。我们将分析它们的优点和局限性，以及它们如何尝试模拟人类视觉对局部细节的关注。 机器学习的介入： 介绍支持向量机（SVM）、Adaboost等算法在计算机视觉任务中的应用，以及它们如何通过学习来区分不同的视觉模式。 深度学习的革命： 重点讲解卷积神经网络（CNN）的核心思想和结构。我们将详细阐述卷积层、池化层、激活函数等关键组件的作用，以及它们如何模仿人类视觉皮层中逐层提取特征的机制。从AlexNet的突破到ResNet、Inception等后续模型的演进，我们将展现深度学习如何在图像分类、物体检测、图像分割等领域取得颠覆性进展。 模型架构的演变： 探讨不同类型的深度学习模型，例如用于序列处理的循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）在视频分析中的应用，以及Transformer模型如何在计算机视觉领域展现出强大的潜力。 本章将聚焦于算法本身，分析它们如何数学化地表征视觉信息，并通过优化目标函数来“学习”识别和理解图像。我们将尽量用清晰的语言解释复杂的概念，并通过实例展示这些算法如何在实际应用中发挥作用。 第三章：模拟与启示——计算机视觉中的心理学印记 在本章中，我们将开始深入挖掘计算机视觉技术与人类心理学之间的直接联系。我们将剖析计算机视觉中的一些核心任务和算法，并分析它们在多大程度上受到了人类视觉认知原理的启发，以及它们如何通过自身的探索，反过来为我们理解人类视觉提供了新的视角。 特征提取与心理学： 边缘与轮廓： 探讨CNN如何通过卷积核来检测图像中的边缘和纹理，这与人类初级视觉皮层对这些基本视觉元素的处理方式有何相似之处？ 形状与物体： 分析更深层的CNN层如何组合低级特征以识别更复杂的形状和物体。这是否与人类视觉系统从局部特征到整体认知的层级处理过程相呼应？ “感受野”（Receptive Fields）： 讲解CNN的卷积核概念与神经科学中“感受野”的类比，揭示了信息处理的局部性和层级性。 注意力机制与选择性注意： 硬性注意力与软性注意力： 介绍计算机视觉中注意力机制（Attention Mechanism）的发展，特别是Transformer模型中的自注意力机制。这些机制如何允许模型聚焦于图像或序列中的关键部分，这是否与人类的选择性注意有着异曲同工之妙？ 任务驱动的注意力： 分析在图像分类、目标检测等任务中，注意力机制如何指导模型更有效地提取与任务相关的特征，这是否反映了人类在感知任务中会主动调动认知资源？ 场景理解与空间关系： 场景图（Scene Graphs）： 探讨如何利用图神经网络（GNN）等技术来描述场景中物体之间的关系，这是否类似于人类对物体空间布局和相互作用的理解？ 几何推理： 分析计算机视觉如何进行三维重建、姿态估计等任务，这些是否与人类的空间认知能力相关？ 学习范式与认知发展： 监督学习与迁移学习： 探讨模型如何从大量标注数据中学习，这与人类通过经验积累知识的过程有何异同？迁移学习是否能比拟人类将已学知识迁移到新情境的能力？ 无监督学习与自监督学习： 分析模型如何在没有显式标签的情况下学习，这是否更接近于人类在环境中进行探索和发现的过程？ 本章将通过具体的算法和模型进行分析，力求让读者清晰地看到计算视觉在借鉴人类视觉智慧的同时，也逐渐发展出自己独特的“理解”世界的方式。 第四章：超越人类——机器视觉的独特优势与挑战 在认识到计算机视觉与人类视觉之间的深刻联系后，本章将探讨机器视觉所展现出的独特优势，以及它们在某些方面可能超越人类的表现。同时，我们也将审视机器感知仍然面临的严峻挑战。 超越人类的潜力： 全天候与高精度： 机器不受疲劳、情绪波动的影响，可以在恶劣的光照条件（如黑暗、强光）、极端天气下工作，并实现超越人眼的精度（如微米级测量）。 大数据处理能力： 机器可以瞬间处理海量图像数据，进行全局分析和模式挖掘，这是人类大脑无法比拟的。 量化与客观性： 机器的感知结果是量化的，易于记录、分析和复现，减少了主观性偏差。 新颖的感知维度： 结合其他传感器（如红外、X射线、超声波），机器能够“看到”人类无法直接感知的信息。 机器感知面临的挑战： 鲁棒性与泛化能力： 尽管深度学习取得了巨大进步，但模型在面对未见过的数据（如对抗性攻击、分布外样本）时，其性能仍可能急剧下降，缺乏人类的常识性和灵活适应能力。 理解的深度与因果推理： 机器擅长关联学习，但能否真正理解因果关系，而非仅仅是相关性？例如，机器识别出“人举着伞”，但它是否理解“下雨”是“举伞”的原因？ 常识性知识与推理： 人类拥有丰富的常识，能够辅助理解和推理。机器如何获得并运用这些“隐性”的知识？ 效率与能耗： 复杂的深度学习模型往往需要巨大的计算资源和能源消耗，这与人类视觉系统的低能耗高效运作形成鲜明对比。 可解释性（Explainability）： 深度学习模型如同“黑箱”，其决策过程难以理解，这在安全攸关的应用（如医疗、自动驾驶）中是重要的顾虑。 本章将深入分析这些挑战，并探讨当前研究领域正在进行的努力，例如对抗性训练、神经符号AI、因果推断、小样本学习等，它们都旨在弥合机器与人类在感知理解深度上的差距。 第五章：未来展望——人机共生视界的构建 在对计算机视觉的心理学基础、技术演进、与人类视觉的关联以及挑战有了全面了解后，本章将着眼于未来，畅想人机视觉共生时代的可能性。 人机协作的模式： 增强人类感知： 探讨计算机视觉如何作为人类感知的“外挂”或“增强器”，例如通过AR/VR技术提供实时信息叠加、辅助导航、智能翻译等。 人机协同决策： 在复杂任务中，人类的经验、直觉和常识与机器的精准、高效相结合，共同做出更优决策。例如，医生与AI辅助诊断系统共同分析影像。 个性化视觉体验： 利用机器视觉理解用户偏好，为用户提供定制化的信息过滤、内容推荐和交互体验。 对人类认知的新理解： 反向启发： 计算机视觉的成功和失败，能否帮助我们更深刻地理解人类视觉系统的学习机制、偏差、以及其在进化过程中的适应性？ 创造力与想象力： 未来，机器能否在视觉领域展现出某种形式的“创造力”或“想象力”，例如生成全新的艺术风格，或以出人意料的方式组合视觉元素？ 伦理与社会影响： 隐私与监控： 随着视觉识别能力的增强，如何平衡技术发展与个人隐私保护？ 偏见与公平： 如何确保机器视觉系统不因训练数据的偏差而产生歧视性结果？ 就业与社会结构： 自动化视觉任务对劳动力市场将产生何种影响？ 本书的最后一章将不仅仅是技术预测，更是对我们未来社会形态的哲学思考。它将鼓励读者以开放的心态，积极参与到人机融合的讨论中，共同塑造一个智能技术能够真正赋能人类、提升生活品质的未来。 结语：智慧的交汇点 《计算视觉心理学》是一次关于“看”的深度对话。它连接了神经科学、心理学、计算机科学等多个学科的智慧火花，旨在揭示机器感知能力发展的脉络，并从中反观人类自身的认知奥秘。阅读本书，您将不仅能理解前沿的计算机视觉技术，更能获得对人类心智运作方式的深刻洞察，并为思考人工智能的未来发展提供坚实的理论基础和广阔的想象空间。这不仅仅是一本书，更是一扇通往理解智能本质的窗口。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格极其沉稳、客观，几乎没有使用任何煽动性的语言。它更像是一份来自顶级实验室的研究报告的集合，而非一本面向大众的科普读物。作者的语调从始至终保持着一种克制的学术距离感，这保证了内容的准确性和权威性，但也牺牲了一定的可读性。书中的论证逻辑严密到令人窒息，几乎每个结论都有充分的数学或实验证据支撑。我特别欣赏作者在回顾历史进展时所展现出的细致，他精准地指出了每一个里程碑式的算法解决了先前方法的哪些核心痛点。然而，这种极致的客观性也使得全书读起来略显枯燥。它缺乏那些能抓住人心的“故事性”——比如某个研究团队在解决一个长期难题时所经历的挣扎与突破。当我读到关于生成对抗网络（GANs）的部分时，我期待着能读到关于“如何训练一个稳定的生成器和判别器”的那些充满挑战的经验之谈，但书中更多地是给出了理论上的稳定条件和收敛分析，这使得技术背后的“艺术感”被大大削弱了。总而言之，这是一本供资深研究人员做案头参考的工具书，对于寻求轻松阅读体验的读者来说，它可能过于厚重和学术化了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁得令人印象深刻，黑白分明的字体排版，配合着一些抽象的几何图形，让人立刻感受到它蕴含的严谨与深度。我最初是被这个书名吸引的——“计算机视觉的心理学”，这个组合本身就充满了引人入胜的矛盾感。我满心期待着能在这本书里找到关于人类大脑如何处理视觉信息与机器如何“看”世界的桥梁。然而，当我翻开第一页，我发现这本书似乎更多地聚焦于算法的演变和深度学习模型的构建细节。它详尽地剖析了卷积神经网络（CNN）的层次结构，从早期的LeNet到AlexNet、VGG，再到后来的ResNet和Transformer架构，每一种模型的发展历程都被梳理得井井有条。作者似乎是一位理论功底极为扎实的研究者，他花费了大量的篇幅来解释反向传播的数学原理，以及如何通过不同的优化器（如SGD、Adam）来微调网络权重以达到最优解。书中充满了公式推导和伪代码，对于初学者来说，这无疑是一座难以逾越的高山，需要反复研读才能消化其中的奥秘。我花了整整一个周末，才勉强理解了注意力机制在图像识别中的核心作用。这本书的价值在于其技术深度，但若期待从中一窥人类视觉的认知奥秘，恐怕要大失所望了。它更像是一部关于现代计算机视觉算法的百科全书，而不是一本探讨“心理学”的跨学科著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，简直是为那些已经对深度学习有一定了解的专业人士量身定做的。章节之间的逻辑推进极为流畅，从基础的特征提取到复杂的语义分割和三维重建，每一步的技术迭代都交代得清清楚楚。尤其是关于目标检测部分的论述，作者对R-CNN系列到YOLO系列的演变脉络梳理得极为精到。他不仅展示了算法的进步，还深入分析了它们在计算效率和准确率之间的权衡取舍。比如，对Anchor Box的设计哲学以及如何动态调整回归框的讨论，让我对实时检测系统的复杂性有了更直观的认识。然而，书中对实际应用场景中数据偏差和模型公平性的探讨，着墨甚少。在当今这个强调负责任人工智能的时代，一本重量级的技术书籍如果对社会影响避而不谈，总会显得有些单薄。我读到后面，甚至觉得作者仿佛是在一个纯粹的数学空间里进行推演，与现实世界中光照不均、遮挡严重、标签模糊的复杂数据环境有些脱节。对于想要将这些前沿技术投入实际生产环境的读者来说，他们可能需要在其他地方寻找关于伦理和鲁棒性的补充材料。

评分☆☆☆☆☆

装帧设计上，这本书的纸张质感非常出色，印刷清晰，即便是那些密集的数学公式和复杂的图表，看起来也毫无压力。这对于需要反复对照查阅的读者来说，是一个巨大的加分项。从排版的角度来说，它体现了一种古典的学术严谨性。但是，这本书的唯一遗憾，也许就是它缺乏任何交互性或实验性的引导。它更像是一部静态的文献汇编，而非一本可以激发实践热情的指导书。书中虽然提到了许多经典数据集（如ImageNet），但对于如何有效地使用PyTorch或TensorFlow等主流框架去复现这些模型，几乎没有提供任何实战性的代码片段或教程链接。我尝试着根据书中的描述去重建一个简单的图像分类器，结果发现仅仅依靠文字和公式的指引，效率极其低下。因此，对于那些通过“动手做”来学习的视觉学习者而言，这本书的价值更多是提供理论背景和深度参考，而不是作为入门的第一本实践指南。它要求读者已经具备将理论转化为代码的能力，否则，这本书中的知识点很可能停留在纸面上，难以真正内化。

评分☆☆☆☆☆

读完全书后，我最大的感受是，这本书的作者似乎对“心理学”这个词汇抱有一种相当宽泛甚至有些牵强的定义。它更像是一本高级的机器学习教材，只不过案例全部集中在图像处理领域。我原本期待的是对生物视觉皮层工作模式的类比，或者关于人类感知偏见如何启发计算机视觉模型的讨论。书中确实提到了“鲁棒性”和“对抗性样本”的概念，并用大量的篇幅解释了如何通过添加微小扰动来欺骗一个训练有素的模型。从某种角度看，这确实揭示了当前AI系统的“认知盲区”，但这种“盲区”的探讨更多是从防御性工程的角度出发，而非对系统内在认知机制的哲学或心理学层面的审视。例如，书中详细展示了梯度上升如何构建出一个能让猫识别器误判为烤面包机的图像，但并未深入探讨人类在面对这种模糊信息时，大脑是如何迅速进行高层次的语义判断和情景推理的。对于那些希望理解“为什么机器会犯错”的根本原因，而非仅仅学习“如何修复这个错误”的读者来说，这本书在理论深度和人文关怀上的缺失，让人略感遗憾。它是一本优秀的工程师手册，但离一本富有洞察力的思想之作尚有距离。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆