计算机视觉中的深度学习
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作者姜竹青，门爱东，王海婴编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121411922
出版时间2021-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数328页
字数486千字
定价98元
货号SC:9787121411922
上书时间2024-06-25
商品详情
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作者简介:
"姜竹青，讲师，硕士生导师，现任职于北京邮电大学人工智能学院智能媒体计算中心。。专门从事多媒体技术、视频编码、模式识别和计算机视觉技术的研究。针对深度学习在计算机视觉任务中的应用，以第一作者/通讯作者发表高水平SCI期刊和学术会议发表论文5篇，参与发表国际会议论文与SCI论文50余篇。
门爱东，教授，博士生导师，现为北京邮电大学人工智能学院智能媒体计算中心责任教授，承担完成了包括国家重点研发、国家自然科学基金等几十项国家、省部和企业科研项目，获得国家科技进步三等奖 1 次、部级科技进步一等奖 2 次、部级科技进步二等奖 1 次等。研究领域是音视频处理、数字广播和多媒体通信、人工智能等。
王海婴，副教授，硕士生导师，现任职于北京邮电大学人工智能学院智能媒体计算中心。主持及参加完成了国家、省部级、军队及企事业科研项目数十项，发表重要国际会议及期刊论文数十篇。出版著作1部，授权发明专利3项。研究领域包括音视频处理、多媒体通信和人工智能等。
"
主编推荐:
近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密，基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。
内容简介:
人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大优势，但其发展往往不能全面满足实际场景的旺盛需求。近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密，基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。本书从介绍计算机视觉的任务入手，总结从传统手工提取特征方法到深度学习的发展历程。然后，针对不同层次的计算机视觉任务，结合作者团队近年来的研究成果，以及部分学界公认的里程碑式成果，从理论层面论述深度学习在具体计算机视觉任务中的应用。本书作者来自北京邮电大学长期从事多媒体技术教学和研究的一线教师。本书适合从事图像和视频的处理和理解的研究人员、相关领域软件开发人员或研究生阅读。
目录:
第1章计算机视觉及其任务1
1．1计算机视觉的定义1
1．2计算机视觉的发展沿革1
1．3计算机视觉的主要任务及其应用2
1．3．1图像恢复2
1．3．2图像识别3
1．3．3动作分析4
1．3．4场景重建5
1．3．5行人再识别6
1．4本章小结7
本章参考文献7
第2章手工特征8
2．1初级图像特征8
2．1．1颜色特征8
2．1．2纹理特征11
2．1．3形状特征12
2．2中级图像特征13
2．2．1Haar-like特征14
2．2．2SIFT特征16
2．2．3SURF特征19
2．3本章小结21
本章参考文献21
第3章神经网络基础理论23
3．1神经元概述23
3．1．1感知器23
3．1．2激活函数24
3．1．3神经元模型28
3．2神经网络基础结构28
3．2．1两层神经网络模型28
3．2．2前馈神经网络和循环神经网络29
3．2．3神经网络中的参数30
3．3神经网络训练31
3．3．1权重初始化31
3．3．2偏置初始化32
3．3．3前向传播32
3．3．4损失函数32
3．3．5反向传播33
3．3．6参数更新35
3．3．7批归一化37
3．3．8正则化38
3．4常见的神经元模型40
3．4．1空间信息处理单元40
3．4．2时间信息处理单元4
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