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题名/责任者:

计算机视觉度量:从特征描述到深度学习/(美) 斯科特·克里格著 刘波, 罗棻译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-115-50588-0/CNY148.00

载体形态项:

542页:图;26cm

统一题名:

Computer vision metrics

其它题名:

从特征描述到深度学习

个人责任者:

克里格 (Krig, Scott) 著

个人次要责任者:

刘波 译

个人次要责任者:

罗棻 译

学科主题:

计算机视觉-高等学校-教材

中图法分类号:

TP302.7

一般附注:

国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材

出版发行附注:

由施普林格出版社授权出版

相关题名附注:

英文并列题名取自封底

书目附注:

有书目 (第508-540页)

提要文摘附注:

本书全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法，包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法，并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法，以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。 书中内容前沿，强调理论分析，旨在探讨各种计算机视觉研究方法背后的技术和原理，同时也探讨了深度学习与神经科学之间的关系，展望了未来深度神经网络的发展方向。 并用专门一章讲解了计算机视觉流程和算法的优化，通过汽车识别、人脸检测、图像分类和增强现实等实例具体探讨了硬件优化和软件优化的方法。

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