Machine Interpretation of Line Drawings (Artificial Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Kokichi Sugihara

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1986-09-22

价格:USD 35.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262192545

丛书系列:

图书标签:

人工智能
计算机视觉
图像理解
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具体描述

《线条画的机器解读：人工智能的探索》在计算机视觉和人工智能的飞速发展的今天，理解和解析人类视觉信息一直是核心的挑战之一。本书《线条画的机器解读：人工智能的探索》深入探讨了如何让机器“看见”并理解由线条构成的图像，特别是那些源自人类绘画、设计或示意图的线条画。这本书并非简单罗列技术，而是通过一系列精心设计的章节，带领读者一步步揭示线条画背后蕴含的丰富信息以及人工智能实现这一目标的过程。本书开篇，我们将从线条画的基本概念入手。什么是线条画？它为何如此重要？从原始洞穴壁画到现代工程蓝图，线条画作为一种高度浓缩和抽象的视觉语言，承载着丰富的空间关系、结构信息甚至是意图。我们将探讨线条画的独特性，它们是如何通过简洁的笔触传达复杂概念的，以及与真实世界的图像相比，线条画在信息密度和表达方式上的显著差异。理解这些基础，是后续深入研究的前提。紧接着，本书将重点关注线条画的预处理和特征提取。原始的线条画往往伴随着噪声、断裂、重叠等问题，如何有效地净化这些信息，提取出清晰、连续的线条骨架，是至关重要的第一步。我们会介绍一系列在计算机视觉领域广泛应用的图像处理技术，包括边缘检测、阈值处理、形态学操作等，并阐述它们在处理线条画时的具体应用和优化。更重要的是，我们将深入探讨如何从线条画中提取出具有代表性的几何特征和拓扑特征，例如线条的曲率、端点、交点、连通性等。这些特征是机器理解线条画语义的关键。本书的核心章节将聚焦于人工智能在线条画理解中的应用。我们将详细介绍各种经典的机器学习和深度学习模型，并分析它们在解析线条画任务中的优势与局限。例如，如何利用卷积神经网络（CNN）捕捉线条的空间模式和局部特征？循环神经网络（RNN）或Transformer模型又如何处理线条之间的序列关系和长距离依赖？我们会结合大量的案例研究，展示如何训练模型来识别线条画中的基本图形元素（如直线、曲线、圆），以及如何进一步识别更复杂的几何形状和结构。除了识别基本元素，本书还将触及更深层次的理解，包括线条画的语义分割和属性识别。这意味着机器不仅要认出线条，还要理解这些线条所代表的实际意义。例如，在一幅工程图纸中，识别出哪些线条代表实体边界，哪些代表虚线或中心线；在一张人物简笔画中，识别出哪些线条构成头部、身体或四肢。我们会探讨如何利用带有标注的线条画数据集来训练模型，使其能够对线条进行分类和语义标记。更进一步，本书将探讨线条画的结构化表达和推理。仅仅识别元素是不够的，机器还需要理解线条画的整体结构和它们之间的关系。例如，如何将解析后的线条转化为一种结构化的数据表示，如图（graph）或逻辑规则？这将使机器能够进行更高级的推理，例如判断一个二维的线条图是否可能是一个三维物体的投影，或者推断出未画出的连接部分。我们还将讨论一些正在探索的前沿技术，如生成对抗网络（GANs）在线条画生成和修复中的应用，以及可解释人工智能（XAI）在理解机器为何做出特定解读时的作用。此外，本书还会涵盖一些与线条画理解相关的实际应用领域，为读者提供更广阔的视野。例如，在数字艺术和设计领域，如何利用人工智能辅助艺术家进行创作？在建筑和工程领域，如何实现自动化图纸检查和信息提取？在医学影像分析中，如何利用线条画的技术来识别病灶边界？这些案例将充分展示线条画机器解读技术的潜力和价值。最后，本书将对当前的研究现状进行总结，并展望未来的发展方向。随着计算能力的提升和算法的不断创新，线条画的机器解读技术必将取得更大的突破。我们将讨论可能的研究热点，如跨模态学习（将线条画与其他模态的信息结合）、小样本学习（在数据有限的情况下进行有效学习），以及如何让机器更好地理解人类在创作线条画时的意图和创造力。《线条画的机器解读：人工智能的探索》是一本面向对人工智能、计算机视觉以及图像处理感兴趣的读者而创作的书籍。无论你是学生、研究人员还是行业从业者，希望这本书都能为你提供一个全面、深入的视角，让你了解如何让机器“看见”并理解这些看似简单却蕴含着无限信息的世界。