基于机器学习的物体自动理解技术【正版新书】
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作者刘贞报 著
出版社科学出版社
ISBN9787030510730
出版时间2016-12
装帧平装
开本其他
定价98元
货号1201440823
上书时间2024-06-27
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目录
前言
部分绪论
章什么是物体自动理解技术
1.1物体自动理解技术概念
1.2研究意义
第二部分特征提取
第2章三维模型概述
2.1三维模型的起源与发展
2.2三维模型的获取与存储
2.3国内外三维模型特征提取的研究现状
第3章基于二维图像的特征提取
3.1深度学习的出现和发展
3.2深度学习原理概述
3.3基本的前馈神经网络模型
3.4深度学习模型训练中的优化方法和常用技巧
3.5内嵌推理的深度网络框架
3.6特征学习层
3.7结构学习层
3.8特征融合层
3.9实验分析
第4章基于深度学习的三维模型特征提取
4.1三维模型的底层特征提取
4.2模型的中层特征提取
4.3三维模型的高层特征提取
4.4实验验证与分析
第5章基于深度置信网络的三维模型特性提取
5.1相关算法理论
5.2算法框架
5.3数据预处理和视角图像的生成
5.4特征提取
5.5实验验证与结果分析
5.6小结
第三部分三维网格分割与模型检索
第6章视觉分割技术概述
6.1分割背景和意义
6.2图形分割的国内外研究现状
第7章二维图像分割算法研究
7.1颜色空间及分析
7.2纹理特征及分析
7.3常用彩色图像分割方法
7.4小结
第8章三维网格分割研究
8.1网格分割概述
8.2基于有监督学习的三维模型分割
8.3基于谱嵌入的三维模型共分割
8.4基于用户交互的快捷分割
8.5基于凸度估计和快速行进方法的三维模型自动分割算法
第9章多标准三维物体分割评价
9.1相似性汉明距离
9.2熵增
9.3自适应熵增
9.4评价实验
9.5其他评价方法
0章非刚性单位模型检索应用
10.1三维形状分类方法简介
10.2形状检索定义
10.3三维形状检索研究现状
10.4常用检索评价方法
10.5非刚性三维模型检索
第四部分三维场景重建
1章基于三维场景分割的三维重建
11.1图像预处理
11.2基于边缘检测的RGBD图像过分割
11.3地面和墙的测定及对分割结果的处理
11.4基于随机回归森林的场景区域识别
11.5目标提取
11.6场景更新
11.7实验结果
11.8小结
第五部分三维模型功能性分析
2章功能性分析相关理论
12.1功能性分析的引入
12.2基于舒适性的人体骨架模型姿态设计
12.3研究现状
3章基于人体骨架的三维模型功能性分析
13.1三维模型功能性检测及应用
13.2基于舒适性的人体模型生成
13.3功能性分析实验验证
13.4相关讨论
参考文献
内容摘要
本书结合机器学习领域的各种新型算法，对物体的自动理解技术进行了详细的介绍和讲解。靠前部分介绍了物体自动理解技术的概念和研究意义；第二部分介绍了多种前沿的、有效的特征提取方法；第三部分在介绍了几种新的三维网格评价度量手段和三维模型自动分割方法；第四部分介绍了三维场景的重建。第五部分介绍了三维模型的功能性分析技术。
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