计算机视觉应用开发(高等院校计算机类规划教材)
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作者毋建军 姜波
出版社北京邮电大学出版社
ISBN9787563566471
出版时间2022-06
装帧平装
开本16开
定价42元
货号1202709343
上书时间2024-06-11
商品详情
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目录
第1章 机器学习基础
1.1 机器学习简介
1.2 机器学习任务
1.2.1 机器学习问题
1.2.2 机器学习典型任务
1.3 机器学习应用场景
1.4 搭建机器学习开发环境
1.4.1 开发环境系统要求
1.4.2 Windows 10系统平台下搭建开发环境
1.4.3 Linux系统平台下搭建开发环境
1.5 机器学习常用库概述
1.5.1 库简介
1.5.2 库安装及集成
1.6 机器学习框架概述
1.7 机器学习开源平台
本章小结
习题1
第2章 图像处理基础
2.1 图像处理简介
2.2 图像基础
2.2.1 图像表示
2.2.2 图像读取
2.2.3 图像存储
2.2.4 视频捕获
2.2.5 视频流保存
2.2.6 图像绘制
2.3 图像计算
2.4 颜色空间转化及分割
2.5 图像二值化及平滑
2.5.1 图像二值化
2.5.2 图像平滑
2.6 图像变换和形态操作
2.6.1 图像变换
2.6.2 图像形态操作
2.7 图像检测
2.8 车牌识别案例
本章小结
习题2
第3章 特征选择与降维
3.1 特征选择简介
3.2 特征选择方法
3.2.1 过滤法
3.2.2 包裹法
3.2.3 嵌入法
3.3 降维技术
3.4 鸢尾花降维案例
本章小结
习题3
第4章 典型机器学习算法
4.1 回归
4.1.1 回归简介
4.1.2 常用回归算法
4.1.3 回归评价标准
4.1.4 房屋价格回归分析
4.2 聚类
4.2.1 聚类简介
4.2.2 典型的聚类方法
4.2.3 聚类评价标准
4.2.4 用户社区聚类分析
4.3 支持向量机
4.3.1 支持向量机简介
4.3.2 线性支持向量机
4.3.3 核函数
4.3.4 手写数字字体识别
4.4 机器学习基础
4.4.1 机器学习简介
4.4.2 常见的机器学习算法
4.4.3 主流应用框架
4.4.4 Theano应用
4.5 图像数据处理／机器学习算法
4.5.1 常见的图像处理算法
4.5.2 图像处理库
4.5.3 手写数字图像及字体识别
4.6 空气质量预测案例
本章小结
习题4
第5章 深度学习与图像识别
5.1 图像识别概述
5.1.1 图像识别简介
5.1.2 深度学习与图像识别
5.1.3 图像识别中深度学习的应用
5.2 深度学习框架
5.2.1 TensorFlow
5.2.2 PyTorch
5.3 神经网络
5.3.1 神经网络简介
5.3.2 神经元模型与感知器
5.3.3 神经网络构建与训练优化
5.3.4 基于全连接神经网络的手写数字识别案例
5.4 卷积神经网络
5.4.1 卷积神经网络简介
5.4.2 经典卷积神经网络结构
5.4.3 基于卷积神经网络的猫狗分类案例
5.5 循环神经网络
5.5.1 循环神经网络简介
5.5.2 RNN网络结构
5.5.3 基于RNN的文本分类案例
5.6 验证码识别案例
本章小结
习题5
第6章 AI云平台及移动端应用
6.1 AI云开发简介
6.2 云开发平台
6.2.1 百度云开发平台
6.2.2 阿里云开发平台
6.2.3 Face++云开发平台
6.2.4 科大讯飞云开发平台
6.3 云端机器学习应用
6.3.1 基于EasyDL的多物体识别
6.3.2 基于PaddlePaddle的图像识别
本章小结
习题6
参考文献
内容摘要
本书从机器学习与计算机视觉处理实践出发，通过案例介绍了计算机视觉处理相关的机器学习开发技术，包括机器学习基础、图像处理基础、特征选择与降维、典型机器学习算法、深度学习与图像识别、AI云平台及移动端应用等；详细介绍了基于机器学习的计算机视觉处理技术和算法，并以神经网络中的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、AI云平台开发为例，介绍了从网络结构搭建、网络训练到模型预测应用的训练方法和开发过程。
本书配套教学课件PPT和案例源代码，以及课后习题帮助读者进行深入学习。
本书既可作为高等院校人工智能、计算机、大数据、图形图像处理等相关专业的教材，又可作为计算机专业相关人员的技术参考书。
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