图书介绍
数字图像物体识别理论详解与实战PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 柳杨著 著
- 出版社： 北京：北京邮电大学出版社
- ISBN：9787563553365
- 出版时间：2018
- 标注页数：147页
- 文件大小：23MB
- 文件页数：155页
- 主题词：数字图象处理
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图书目录
第1章 绪论1
1.1人工智能1
1.2数字图像处理2
1.3数字图像识别2
1.4本书架构3
第2章 图像预处理4
2.1引言4
2.2数字图像去噪4
2.2.1噪声模型4
2.2.2利用空间滤波器去噪7
2.2.3近几年提出的其他去噪算法10
2.3图像锐化15
2.3.1图像的微分15
2.3.2拉普拉斯算子16
2.3.3非锐化掩蔽和高提升滤波16
2.4对比度增强17
2.4.1直方图均衡17
2.4.2指数变换19
2.4.3对数变换20
2.4.4灰度拉伸20
2.5人脸检测20
2.5.1简介21
2.5.2人脸检测问题分类21
2.5.3人脸模式的特征提取22
2.5.4人脸模式的特征综合23
2.5.5人脸检测总结27
第3章 特征提取28
3.1引言28
3.2局部特征提取28
3.2.1局部二值模式28
3.2.2方向梯度直方图30
3.2.3 SIFT33
3.2.4 SURF40
3.2.5 FAST42
3.2.6 BRIEF43
3.2.7 ORB45
3.3全局特征提取45
3.3.1颜色特征45
3.3.2纹理特征48
3.3.3形状特征50
3.3.4深度学习54
第4章 特征聚合62
4.1引言62
4.2词袋模型62
4.2.1视觉词袋模型63
4.2.2空间金字塔匹配64
4.3 Fisher Vector65
4.3.1 Fisher Kernel65
4.3.2 Fisher Vector66
4.4 VLAD67
4.5合成稀疏模型68
4.5.1合成稀疏模型理论68
4.6分析稀疏模型73
4.6.1分析稀疏模型介绍74
第5章 模式识别中的分类理论76
5.1线性分类模型76
5.1.1判别函数76
5.1.2概率生成模型82
5.1.3概率判别模型84
5.2支持向量机88
5.2.1简介88
5.2.2核方法92
5.3神经网络99
5.3.1 BP算法99
5.3.2梯度消失100
5.3.3卷积神经网络100
第6章 实战演练105
6.1基于HOG的行人检测105
6.1.1整体流程105
6.1.2实现源码106
6.1.3 main.cpp120
6.2 Robust Face Recognition via Sparse Representation126
6.2.1核心思想介绍126
6.2.2 SRC.m126
6.3基于深度学习的图像识别136
6.3.1 LeNet136
6.3.2 LeNet的Caffe配置文件138
参考文献142