卷积神经网络之图像融合识别
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浙江嘉兴
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作者赵文达//王海鹏|
出版社电子工业
ISBN9787121482724
出版时间2024-06
装帧平装
开本其他
定价88元
货号32174310
上书时间2024-11-05
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商品详情
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目录
第1章 绪论
1.1 图像融合与目标识别的目的和意义
1.2 图像融合与目标识别中的相关基本概念
1.2.1 图像融合
1.2.2 目标识别
1.3 图像融合与目标识别算法的设计要求和主要技术指标
1.3.1 图像融合与目标识别算法的工程设计
1.3.2 图像融合与目标识别算法的评估
1.4 图像融合与目标识别技术的研究历史及现状
1.4.1 图像融合
1.4.2 目标识别
1.5 本书的研究范围和概览
参考文献
第2章 卷积神经网络
2.1 引言
2.2 神经网络
2.2.1 神经元
2.2.2 感知机
2.2.3 BP网络与反向传播算法
2.3 卷积神经网络的基本概念和基本结构
2.3.1 卷积神经网络的基本概念
2.3.2 卷积神经网络的基本结构
2.3.3 卷积神经网络之图像融合识别典型模型
2.4 小结
参考文献
第3章 特征表示学习的多源图像融合
3.1 引言
3.2 交互式特征嵌入的图像融合
3.2.1 方法背景
3.2.2 交互式特征嵌入的图像融合网络模型
3.2.3 模型训练
3.2.4 实验
3.3 联合特定和通用特征表示的图像融合
3.3.1 方法背景
3.3.2 联合特定和通用特征表示的图像融合网络模型
3.3.3 模型训练
3.3.4 实验
3.4 小结
参考文献
第4章 多域特征对齐的多源图像融合
4.1 引言
4.2 自监督特征自适应的图像融合
4.2.1 方法背景
4.2.2 自监督特征自适应的图像融合网络模型
4.2.3 模型训练
4.2.4 实验
4.3 基于元特征嵌入的图像融合
4.3.1 方法背景
4.3.2 基于元特征嵌入的图像融合网络模型
4.3.3 模型训练
内容摘要
本书是一本探讨卷积神经网络在图像融合、识别任务上应用的专业著作，旨在为读者提供全面而实用的知识体系，使其能够深入理解图像融合与识别的原理和实现，并应用于各个领域。本书涵盖了从卷积神经网络基础概念到图像融合、识别前沿技
术的全面内容，并详细介绍了著者自身的研究成果。本书共8章，主要包括：图像融合与目标识别的目的、意义、基本概念、技术指标和研究历史及现状，卷积神经网络，特征表示学习的多源图像融合，多域特征对齐的多源图像融合，小样本遥感目标识别，复杂样本分布的遥感目标识别，图像融合和目标识别的实际应用，以及回顾、建议与展望。
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