文字识别：原理、方法和实践（清华大学学术专著） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丁晓青，王言伟 等 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302454625

版次：1

商品编码：12070855

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：610

字数：653000

正文语种：中文

编辑推荐

《文字识别：原理、方法和实践》一书围绕模式识别和文档信息化而展开。基于模式识别和信息熵理论分析，对文字和文档识别的理论和方法以及关键问题进行了较为深入、系统的分析和研究，并介绍了多种文字和文档识别方法和系统。

内容简介

本书基于模式识别和信息熵理论，全面、系统和深入地分析介绍了各种汉字、多文种文字识别的理论和方法，以及解决复杂多变的多文种文字和文档识别中关键问题的有效算法和具体实践。本书可以作为相关专业研究生的参考书，也可以供从事模式识别、文字和文档识别等计算机信息处理研究的科研人员和从事相关产品开发的工程技术人员阅读参考。

作者简介

作者：丁晓青 王言伟等

目录

目录第1章绪论1.1引言1.2文字和汉字1.2.1文字的代码表示1.2.2汉字的字体字形1.2.3汉字的特点 1.2.4中文信息处理1.3文字识别和汉字识别1.4文字识别研究历程1.5文字识别分类1.5.1按照不同文种文字和文档的识别技术分类1.5.2按照获取图像方式和识别对象不同分类1.5.3单个字符识别和文档篇章识别1.6文字识别与笔迹鉴别1.7汉字识别的基本方法——基于视觉感知的汉字识别方法1.8关于本书参考文献第2章模式识别和模式识别信息熵理论2.1引言： 模式与模式识别2.2基于贝叶斯统计决策的模式识别2.3模式识别统一信息熵理论2.3.1特征和类别及其相关信息熵2.3.2后验熵：*优贝叶斯分类器误识率的上限2.3.3模式识别的学习与识别信息过程2.3.4互信息：决定模式识别性能的鉴别熵2.4正态分布条件下的模式识别信息熵系统2.5*大互信息鉴别分析（互信息鉴别子空间模式识别） 2.5.1*大互信息子空间线性鉴别分析方法2.5.2*大互信息线性鉴别分析与线性鉴别分析LDA2.6特征选择的信息熵准则2.6.1基于错误概率的类别可分性准则2.6.2基于有效互信息的类别可分性准则2.7从信息熵分析看提高识别性能的途径2.8汉字集合和汉字文本的信息熵2.8.1汉字集合的信息熵2.8.2汉字文本的信息熵和汉字的极限熵2.9本章小结参考文献第3章汉字识别的特征提取3.1引言3.2汉字字符图像规一化预处理3.2.1线性规一化3.2.2非线性规一化3.2.3基于整体密度均衡的非线性规一化3.3汉字识别中的特征抽取3.3.1结构特征3.3.2统计特征3.4汉字识别特征提取研究的发展历程3.4.1基于图像变换的印刷汉字识别特征和系统 3.4.2基于形态学汉字结构分析的两级印刷汉字识别特征和系统3.4.3汉字笔画密度微结构全局特征及多字体汉字识别系统3.4.4基于汉字笔画方向网格特征的鲁棒汉字识别系统3.5笔画方向线素特征3.5.1方向线素特征的形成方法3.5.2网格化方向线素特征3.5.3对原模糊分块方法的改进——低通采样方向线素特征3.5.4实验和结果3.6基于Gabor滤波器的高性能汉字识别方向特征3.6.1Gabor变换理论分析3.6.2适用于汉字识别的Gabor滤波器组设计及实验验证3.6.3对Gabor滤波器组输出的非线性变换3.6.4分块特征的抽取3.6.5实验及结果3.7汉字识别梯度方向特征抽取方法3.7.1梯度方向特征3.7.2梯度方向特征的快速算法3.8不同笔画方向特征的识别性能实验比较3.9本章小结参考文献第4章特征的鉴别分析和分布整形4.1引言4.2线性鉴别分析4.2.1优化准则4.2.2变换形式和*优解4.2.3变换的分解形式4.2.4启发式讨论4.2.5实验与结果4.2.6小结 4.3正则化线性鉴别分析4.3.1小样本带来的问题4.3.2利用正则化估计协方差阵4.3.3实验结果4.4异方差鉴别分析4.4.1基于极大似然估计的异方差线性鉴别分析4.4.2基于Chernoff准则的异方差线性鉴别分析4.4.3基于Mahalanobis准则的异方差线性鉴别分析4.4.4实验结果4.4.5小结4.5特征统计分布整形变换4.5.1特征分布的整形4.5.2正态性检验4.5.3Box�睠ox变换4.5.4方向线素及梯度特征的整形4.5.5实验与结果4.6本章小结参考文献第5章模式识别分类器设计/统计模式分类方法5.1引言5.2贝叶斯判决理论5.3正态分布下的贝叶斯分类器5.3.1正态分类模型5.3.2*小距离分类器MDC5.3.3线性距离分类器LDC 5.3.4二次鉴别函数分类器QDF5.3.5二次鉴别函数5.3.6QDF误差分析5.4改进二次鉴别函数分类器MQDF5.4.1修正二次鉴别分类MQDF5.4.2QDF修正形式的贝叶斯估计推导5.4.3实验与结果5.5系统实现与应用5.5.1非限定脱机手写汉字识别系统5.5.2多字体印刷中、日、韩文识别系统5.6分类器的置信度分析5.6.1分类器的置信度和广义置信度5.6.2基于距离的分类器的广义置信度估计5.6.3多层前向神经网络分类器广义置信度估计5.6.4从广义置信度求置信度的方法5.6.5使用ACT估计后验概率5.6.6置信度分析在字符识别中的应用5.6.7小结5.7分类器集成5.7.1集成的3个层次5.7.2基于线性回归的多分类器集成5.7.3利用线性回归提高后验概率估计的准确性5.7.4后验概率的估计误差与误识率的关系5.7.5实验结果5.7.6小结5.8本章小结参考文献第6章无约束手写汉字识别分类器鉴别学习6.1引言6.2基于*小错误率的鉴别学习6.2.1*小错误率学习6.2.2基于MCE的多模板距离分类器参数鉴别学习6.2.3基于MCE的MQDF分类器参数鉴别学习6.2.4基于MCE的正交混合高斯模型的鉴别学习6.3基于启发式的鉴别学习方法6.3.1矫正学习6.3.2镜像学习方法6.3.3样本重要性加权学习方法6.4本章小结参考文献第7章联机手写汉字识别7.1引言7.1.1联机手写汉字识别方法回顾7.2描述结构的统计模型——SSM7.2.1基元间关系的描述7.2.2结构统计模型SSM的定义及概率分析7.2.3SSM应用于联机手写汉字识别7.2.4实验与分析7.2.5小结7.3路径受控HMM和时空统一模型7.3.1路径受控HMM（PCHMM）7.3.2PCHMM在联机手写汉字识别中的应用7.3.3联机手写汉字识别的时空统一模型——STUM7.3.4实验与分析7.3.5小结7.4基于全局模式分析的统计结构特征7.4.1联机汉字笔迹的结构分析7.4.2联机手写汉字分类特征的分析与提取7.4.3小结7.5高性能联机手写汉字识别系统及其嵌入式系统7.5.1联机手写汉字识别系统7.5.2嵌入式联机手写识别系统7.6本章小结参考文献第8章利用上下文信息的汉字识别后处理8.1概述8.2汉字识别后处理模型8.2.1汉字文本识别的整体模型8.2.2利用多层语言知识的汉字识别整体模型8.2.3整体模型的全局优化8.2.4影响后处理性能的要素分析8.3统计语言模型8.3.1n�瞘ram模型的基本理论8.3.2基于字的语言模型8.3.3基于词的语言模型8.4候选集的有效性8.4.1候选集大小分析8.4.2混淆矩阵获取8.4.3扩充候选字集8.4.4词条近似匹配算法8.5文本识别后处理的实现8.5.1字bigram模型的上下文处理8.5.2字trigram模型的上下文处理8.5.3词bigram模型的上下文处理8.5.4字、词相结合的上下文处理8.4.5利用上下文信息的汉字识别实验系统8.6实验结果与分析8.6.1实验数据说明8.6.2语言模型的影响8.6.3候选字集的影响8.6.4文本识别混合后处理系统的影响8.7本章小结参考文献第9章脱机手写文档识别方法9.1引言9.2文本行识别研究概况9.3基于过切分的脱机手写中文文本行识别方法9.3.1脱机手写中文文本行识别方法9.3.2基于分段的文本行识别搜索方法9.3.3文本行切分识别中的语言模型自适应9.3.4脱机手写中文文本识别系统9.4基于HMM的无切分民族文字文档识别方法9.4.1无切分识别方法的主要思想9.4.2无切分文档识别方法中的特征提取9.4.3无切分文档识别方法中的模型训练9.4.4无切分文档识别方法中的模型优化9.4.5无切分文档识别方法中的解码识别9.4.6无切分维文文档识别研究的相关实验9.4.7小结9.5本章小结参考文献第10章文档版面自动分析和理解10.1版面处理的概念10.2版面分析研究的历史和现状10.2.1版面分析研究的分类10.2.2版面分析工作的发展10.2.3版面分析的困难10.3基于多层次基元的版面分析模型10.3.1多层次可信度的定义10.3.2多层次可信度指导下的自底向上版面分析算法10.3.3连通域层次10.3.4行层次10.3.5区域层次10.3.6页面层次10.3.7实验结果10.4版面理解和重构10.4.1版面理解和重构的需求10.4.2文档结构模型10.4.3版面理解10.4.4版面重构10.4.5原文重现的电子出版物制作系统10.5本章小结 参考文献第11章蒙藏维多文种识别11.1引言11.1.1蒙藏维文识别11.1.2民族文字识别的现状11.1.3藏文及其识别11.1.4维吾尔文及其识别11.1.5蒙古文及其识别11.2蒙藏维文识别的基本策略11.2.1基本识别单元选择11.2.2基本框架和关键技术11.3多文种民族文字识别中的字符规一化11.3.1基于基线分块的民族字符规一化策略11.3.2规一化点阵大小选择11.3.3位置规一化11.3.4基于三次B样条函数的字符图像插值11.3.5笔画宽度调整11.4民族文字识别中的特征提取与特征变换11.4.1改进型方向线素特征11.4.2基于视觉特性的方向特征11.4.3基于线性鉴别分析的特征变换11.4.4实验结果11.5民族文字识别中的级联分类器设计11.5.1预分类11.5.2基于鉴别学习MQDF的主分类器11.5.3辅助分类11.5.4实验结果11.6藏文文本切分和藏文识别后处理11.6.1藏文文本切分11.6.2拼写规则与统计方法相结合的藏文识别后处理11.7多民族语言文字识别系统的实现——TH�睴CR统一平台民族文字识别系统11.7.1统一平台多民族文字识别系统特点11.7.2维�埠邯灿⒒炫琶褡逦淖值氖侗�11.7.3蒙藏维多文种统一平台识别系统性能11.7.4蒙藏维文档识别的跨文种翻译理解11.8本章小结参考文献附录A常用缩略语表附录B文字识别相关研究成果附录C文字识别相关成果主要奖励附录D已授权文字识别相关发明专利附录E文字识别相关的博士论文附录F本书中算法研究相关数据库索引

精彩书摘

第1章绪论文字识别： 原理、方法和实践第1章绪论1.1引言人类社会已进入了信息时代，尤为重要的标志之一是互联网的发展已经深入人们的生活，从宽度、广度和深度方方面面改变了和改变着人们的生活方式，也改变了世界。信息化使得信息的获取、传输、交换和使用成为影响社会发展的重要因素，信息事业的发展极大地影响了国家的发达和民族的兴旺，也因此得到世界各国的极大关注。在计算机信息化迅速发展的过程中，信息的电子化处理已成为一种不可逆转的趋势，需要解决如何把大量的已产生或将产生的印刷或手写的海量文档信息高效地输入计算机这样的问题，即使在未来，这也是必不可少的一步。将电子化文档输出为纸质文档，激光照排技术带来了对历史上铅与火排版技术的革命，使信息化得到重要发展。但反之，要将无处不在、无时不有的介质上的印刷或手书文档，自动变成计算机可以阅读（查询和检索等）的电子文档，却是十分重要，但却相当难以实现的。虽然可以采用人工键入的方法，但完全无法满足信息化时代对高速、大数据和大容量的需求。如何满足全球信息化对于文档数字化高速、大数据、大容量的急迫需求，利用计算机模式识别技术进行文字和文档的自动识别，实现形形色色的文档的自动电子化，为计算机信息化发展打下坚实的基础是我们研究工作的目的，也是本书写作的动因。《文字识别：原理、方法和实践》一书源于自20世纪80年代开始作者对汉字识别的研究和探索，以及30余年持续的研发和产业化工作，因此有必要对这些研究工作加以总结和汇总。《文字识别：原理、方法和实践》的写作基本上沿着模式识别与文字和文档的信息化这两条线索展开。第1条线索是模式识别，是本书的理论依据。由于文字识别是*典型的，也是目前*有成效的模式识别技术，因此我们有必要首先介绍模式识别以及解决模式识别问题的统计模式识别的基本理论和方法，从提出模式识别信息熵理论开始，包括模式识别特征提取、特征选择和压缩、分类器设计、上下文相关识别方法等基本问题的研究探讨。第2条线索是文字和文档的信息化，这是本书的中心内容。文字是信息的*集中表现，汉字记载了5000余年中国的历史和现代文明的发展。尤其是在计算机信息化时代，文字信息化是信息化时代的基础问题也是关键的问题，特别是困难的文档信息的计算机自动输入问题。在西方文字信息化已取得较完善发展的20世纪60—70年代，数量巨大、结构复杂的汉字信息化却遇到汉字计算机输入的特殊困难，成为汉字计算机信息化的拦路虎。完善解决多种文字和文档自动识别计算机输入等问题，是本书研讨的主要内容，包括利用统计模式识别方法，对多文种文档识别的众多关键问题进行较为详细的研究和探讨，等等。本书介绍了文字和文档识别的理论、方法和实践应用。根据模仿人类视觉模型，提出有别于结构分析的基于文字图像的统计模式识别方法，有效突破了汉字输入计算机对信息化的壁垒，取得了文字识别令人瞩目的进展。从模式识别信息熵的分析说明了统计模式识别方法的理论基础，分析了从文字图像中提取识别特征的方法，以及文字识别中分类器的学习和设计方法；提出汉字的综合识别研究，以及文本识别必须解决的版面分析、文字切分和利用上下文识别后处理等重要问题，*后，总结了文字识别研究的重要进展情况并对未来工作加以展望。1.2文字和汉字文字是人类社会文明的基石，是人类信息*重要的载体，文字信息是信息*集中的表现，是人类信息传承、交换、记载的依据。应当说，人类文明源于文字的出现，人类文明的发展更离不开文字。在信息化时代的今天，尤其是在互联网全球化之时，文字信息数字化对于人类文明发展更具特殊的意义。这种无所不在和无处不有的海量大数据文字信息的数字化要求，注定了文字识别的不可或缺及其在世界范围内广泛的应用需求。文字是语言的符号表示，世界上使用的文字基本上可以分为以下几种：拉丁字母、基里尔字母、阿拉伯字母、印度字母、汉字系统及其他（韩语、蒙古语、希伯来语等）文字等。汉字是世界上*古老的三大文字系统之一。其他如古埃及的圣书字、两河流域苏美尔人的楔形文字已经失传，仅有*的中国的汉字沿用至今。汉字，是中国人创造的意音文字书写系统，也是当今世界上*仍被广泛采用的意音文字和独源文字，推估历史可追溯至约4000年前的夏商时期。汉字主要用于书面记录汉语

前言/序言

文字是人类信息*重要的载体和*集中的表象，记载了几千年人类的文明和历史,对五千年中华文明的传承和发展起着极其关键的作用。当今人类社会进入快速计算机网络信息化的时代，信息的全球化和大数据资源的获取，首先要求解决和实现各类信息的数字化，特别是文字和文档信息的计算机数字化。计算机信息化，就是要求计算机也能像人一样识图认字：使计算机具有对图像或文字表象的自动识别的能力。也就是说，文字和文档识别信息化也是人工智能和计算机视觉需要解决的重要问题。20世纪60年代，国际上就十分重视对文字识别的研究。我国汉字数量巨大、结构复杂，难以输入计算机，这成为汉字信息化的拦路虎，因此，汉字识别及海量文档的计算机数字化研究极为紧迫，并具有特殊的历史意义。作者所在的清华大学智能图文信息处理研究室从20世纪80年代就开始了汉字等多文种文字和文档识别信息化的研究和探索，数十位师生持续卅余年，齐心奋力，在文字识别的理论和方法研讨上、在大规模印刷、联机和脱机手写汉字识别、中日韩、蒙藏维哈柯阿民族文字文档识别的研究上取得领先的研究成果，并将研究成果在世界范围推广应用。这些经历和成果成为本书撰写的直接动因。《文字识别：原理、方法和实践》一书围绕模式识别和文档信息化而展开。基于模式识别和信息熵理论分析，对文字和文档识别的理论和方法以及关键问题进行了较为深入、系统的分析和研究，并介绍了多种文字和文档识别方法和系统。全书包括11章，各章内容如下： 第1章绪论介绍文字的基本属性和特点；第2章模式识别和模式识别信息熵理论，揭示模式识别的核心互信息，汉字和汉字文本的信息熵；第3章介绍汉字识别的特征提取和优良的汉字识别特征；第4章介绍特征的鉴别分析、维数压缩和特征高斯分布整形；第5章介绍*优贝叶斯分类器和MQDF设计；以上章节主要介绍文字识别基本理论。第6章介绍脱机手写汉字识别的鉴别学习方法；第7章介绍基于时空统一模型的结构联机汉字识别方法，以及基于结构特征的统计联机手写汉字识别系统； 第8章介绍利用上下文语言信息进行汉字文本识别后处理的理论方法；第9章介绍基于过切分的文本行识别及基于HMM的无切分文档识别方法；第10章介绍复杂文档版面的自动分析、理解和重构，及文档自动识别和重构方法；第11章介绍蒙藏维多文种文字文档识别的策略、理论和方法，为民|汉跨文种文档识别理解打下基础。本书有选择性地针对文字和文档识别中必须解决的诸多重要问题，从单字、联机、多变脱机汉字识别、鉴别学习，到复杂版面、连笔书写、上下文相关文档识别，以及多文种民族文字识别，力图较完整地，从理论、方法和实践进行深入分析和讨论。全书内容主要源自我们研究工作的总结，大部分章节源于研究生的论文，包括张睿、刘海龙、张嘉勇、林晓帆、征荆、陈彦、王学文、王言伟、李元祥、姜志威、陈明、王华等同学的博士论文。丁晓青负责全书的编撰，王言伟还做了大量文档编辑工作。希望读者能够对文字和文档识别的理论、方法和实践有较为全面的认知和了解，并从中获得有益的启发。*后需要说明的是，本书没有也不可能完全包括当前在此领域内*新的研究成果和发展。对于读者，本书能够起到抛砖引玉的目的，我们就十分欣慰了。本书的内容主要源自研究组对文字和文档识别理论和方法的研究和探索，特别是汉字识别研究开创者之一，已故的吴佑寿院士，他的一贯支持，为汉字识别研究的成功发挥了重要作用；刘长松、彭良瑞进行了长期的工作，为本书和研究成果的产品化，作出突出贡献；以及集数十位研究生的不懈努力和研究成果，除上面已经提及的参与者外，还包括：朱夏宁、董宏、黄晓非、李彬、徐宁、郭繁夏、苟大银、赵明生、郭宏、刘今晖、陈友斌、方驰、靳简明、陈力、鲁湛、陈彦、李闯、王贤良、文迪、何峰、姚正斌、李昕、蒋焰、付强等。在此一并表示衷心的感谢！

《光影的低语：图像处理与计算机视觉的深度探索》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，图像已成为我们认知世界、交流思想、记录生活的重要载体。从智能手机里的照片，到医疗影像的诊断，再到自动驾驶汽车的“眼睛”，图像的背后蕴含着海量的数据和复杂的智慧。本书《光影的低语：图像处理与计算机视觉的深度探索》，旨在带领读者深入理解图像的本质，掌握处理图像的精妙技法，并最终解锁计算机“看见”世界的能力。这是一场关于光影、像素、算法与智能的深度对话，一次跨越理论与实践的精彩旅程。 本书的写作初衷，是希望能够为那些对图像处理和计算机视觉领域充满好奇，或希望在该领域深耕的读者提供一份全面而深入的指南。我们将从最基础的光学原理和数字图像的构成讲起，逐步深入到复杂的图像分析、特征提取、场景理解以及最终的智能决策。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到平衡，既要讲解清楚每一个算法背后的数学原理和逻辑推理，也要提供清晰易懂的实现思路和案例分析，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：图像的诞生与重塑——数字图像处理的基石 本部分将深入剖析数字图像的生成过程及其内在的数学表达。我们将首先回顾人类视觉的原理，探讨光线如何被感知、转化为电信号，以及这些信号如何在数字世界中被编码。随后，我们将详细介绍数字图像的离散化过程，包括采样和量化，以及它们对图像质量的影响。在这里，我们还将探讨不同类型的数字图像表示（如灰度图像、彩色图像、多光谱图像等）及其各自的特点和应用场景。 接着，我们将进入图像处理的核心——对图像进行各种变换以改善其质量或提取有用信息。我们将详细讲解： 图像增强技术： 这包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化）、空间域滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波）和频率域滤波（如傅里叶变换、低通滤波、高通滤波、带通滤波）。我们将深入探讨这些技术背后的原理，以及它们在去除噪声、锐化边缘、调整对比度等方面的作用。例如，直方图均衡化如何使得图像的灰度分布更加均匀，从而提升视觉效果；高斯滤波如何有效地平滑图像并减少高频噪声，而不会过度模糊细节。 图像复原技术： 现实世界中，图像往往会受到各种退化因素的影响，如模糊、噪声、几何失真等。本节将介绍各种图像复原的方法，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，以及它们在恢复原始图像清晰度方面的挑战与解决方案。我们将讨论不同退化模型的建立，以及如何根据退化模型选择合适的复原算法。 图像变换与表示： 除了直观的灰度或颜色变换，我们还将探讨一些更高级的图像变换，如小波变换，它能够同时在空间和频率域上进行分析，为图像压缩和去噪提供更有效的工具。此外，我们还将介绍图像在不同颜色空间（如RGB、HSV、Lab）下的表示，以及它们在图像分析和编辑中的应用。 第二部分：洞悉细节的奥秘——图像分析与特征提取 如果说图像处理是对图像的“美容”，那么图像分析则是对图像的“理解”。本部分将聚焦于如何从图像中提取出有意义的信息，并构建出能够被计算机识别和分析的表示。 边缘检测： 边缘是图像中最基本、最重要的结构特征之一，它代表了物体轮廓、纹理变化等关键信息。我们将系统介绍多种边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等，并深入分析它们的原理、优缺点以及参数选择对检测效果的影响。我们将探讨Canny算子在多阶段边缘检测中的优势，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤。 角点检测： 角点是图像中纹理变化剧烈、具有稳定位置描述的点，在图像匹配、目标跟踪等任务中具有重要作用。我们将介绍Harris角点检测算法，并分析其背后的数学原理，以及如何通过尺度空间理论进行角点检测。 纹理分析： 纹理是图像中重复出现的图案或结构，能够反映物体的表面性质。我们将探讨基于统计的方法（如灰度共生矩阵）、基于模型的方法（如Gabor滤波器）以及基于结构的方法来描述和分析图像纹理。 形态学处理： 形态学操作是对图像进行形状分析和形状描述的基本工具，包括腐蚀、膨 dilation（膨胀）、开运算、闭运算等。我们将详细讲解这些操作的原理，以及它们在去除噪声、连接断裂的物体、分离粘连的物体等方面的应用。 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程，是许多计算机视觉任务（如目标识别、图像检索）的前提。我们将介绍多种经典的分割方法，包括基于阈值的方法（如Otsu算法）、基于区域生长的方法、基于边缘的方法，以及图割（Graph Cut）等更高级的分割技术。我们将讨论不同分割方法的适用场景和优缺点。 特征描述子： 为了让计算机能够“理解”图像的内容，我们需要将提取到的特征转化为数值表示，即特征描述子。我们将介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典特征描述子，分析它们的鲁棒性、计算效率以及在图像匹配、目标识别中的应用。 第三部分：让机器“看见”——计算机视觉的智能之眼 本部分将跨入计算机视觉的核心领域，探讨如何让计算机不仅仅是“处理”图像，而是能够“理解”图像中的内容，并从中提取出更高级的语义信息。 目标检测与识别： 这是计算机视觉中最具挑战性也最受关注的领域之一。我们将从经典的基于特征的方法（如Haar特征+Adaboost、HOG+SVM）讲到深度学习时代基于卷积神经网络（CNN）的检测器，如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等。我们将深入剖析这些模型的网络结构、工作原理，以及它们在目标定位、分类方面的突破性进展。 图像分类： 如何让计算机区分图像中的物体类别，例如猫、狗、汽车等。我们将介绍经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，并分析它们在图像分类任务上的演进和创新。 物体跟踪： 在连续的视频帧中，如何准确地跟踪特定目标的位置。我们将介绍包括卡尔曼滤波、粒子滤波以及基于深度学习的跟踪算法，如SiamFC、MDNet等。 场景理解与语义分割： 不仅仅识别图像中的物体，更要理解整个场景的构成，以及图像中每个像素所属的类别。我们将介绍全卷积网络（FCN）、U-Net等在语义分割和实例分割（Instance Segmentation）方面的关键技术。 图像生成与风格迁移： 借助深度学习的强大能力，我们还可以让计算机“创造”图像。我们将介绍生成对抗网络（GANs）及其各种变体，探讨它们在图像生成、超分辨率、图像修复以及艺术风格迁移等方面的应用。 立体视觉与三维重建： 通过多视角图像，如何恢复场景的三维几何信息。我们将介绍相机标定、立体匹配、深度图生成以及多视图立体（MVS）等技术，探讨其在三维建模、虚拟现实等领域的应用。 第四部分：实践出真知——算法的实现与应用 理论的最终落脚点是实践。本部分将指导读者如何将所学知识转化为实际的编程实现。 开发环境搭建： 我们将介绍常用的图像处理和计算机视觉开发环境，如Python语言及其相关的库（OpenCV、NumPy、SciPy、Scikit-image），以及深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）。 经典算法的实现： 通过实际代码演示，我们将指导读者实现一些经典的图像处理和计算机视觉算法，如边缘检测、形态学操作、特征提取与匹配、简单的目标检测等。 数据集与评估： 我们将介绍常用的公开数据集（如ImageNet、COCO、PASCAL VOC）及其在算法训练和评估中的作用。同时，也将讲解各种评估指标，如准确率、召回率、IoU、mAP等。 实际应用案例分析： 我们将选取一些典型且具有代表性的应用案例，如人脸识别、图像检索、医学影像分析、自动驾驶辅助系统、智能安防等，深入剖析其背后的技术实现和面临的挑战。 本书特点 体系完整： 从基础的光学原理到前沿的深度学习模型，构建了完整的知识体系。 理论深入： 对关键算法和技术背后的数学原理进行了详尽的推导和解释。 实践导向： 提供了清晰的实现思路和丰富的代码示例，帮助读者动手实践。 案例丰富： 结合实际应用场景，增强了学习的针对性和趣味性。 语言通俗： 尽管涉及复杂的概念，但力求语言通俗易懂，适合不同背景的读者。 《光影的低语：图像处理与计算机视觉的深度探索》不仅仅是一本教科书，更是一位引路人，它将陪伴您穿越图像数据的海洋，揭示数字世界中的视觉奥秘，并最终点亮您探索人工智能无限可能的光芒。无论您是学生、研究者，还是开发者，相信本书都能为您带来启发和助益，让您在这场关于“看见”的革命中，掌握核心的知识与技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉和人工智能领域有着长期关注的读者，我一直留意着文字识别技术的发展。这本书的标题，"文字识别：原理、方法和实践"，让我眼前一亮。我希望它能够超越简单的应用介绍，深入到文字识别背后更本质的科学原理。例如，它是否会详细讲解图像分割、文字检测、文本行定位等预处理和中间环节的关键技术？在识别核心部分，是否会涉及不同的算法流派，比如基于统计学的方法、基于模板匹配的方法，以及近些年大放异彩的深度学习方法，如CNN、LSTM、CTC loss、Attention机制、Transformer等，并且深入分析它们各自的优缺点和适用场景？我更期待的是，这本书能对这些方法进行严谨的数学推导和理论分析，让我们理解“为什么”这些方法有效，而不仅仅是“如何”使用。而且，"实践"的环节，我希望看到一些实际案例的分析，比如在不同行业（如金融、医疗、交通）的OCR应用，以及在处理各种复杂场景（如手写体、艺术字体、低分辨率图像）时，需要考虑哪些工程上的细节和优化策略。清华大学学术专著的身份，无疑为这本书增添了权威性和学术价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就非常吸引我，"文字识别：原理、方法和实践"，而且还是清华大学的学术专著，这让我对其深度和权威性有了很高的期待。我一直在寻找一本能够系统性梳理 OCR（Optical Character Recognition）技术发展脉络，并深入剖析其背后数学模型和算法原理的著作。市面上很多资料要么过于浅显，只介绍了一些应用层面的皮毛，要么过于偏向某个特定模型，缺乏整体的视野。我希望这本书能填补这一空白，从最基础的图像预处理，如二值化、去噪、倾斜校正，讲到特征提取，再到分类器选择，最终落脚到文本行和单词的识别。更重要的是，我期待它能详细介绍不同时代主流的识别方法，比如早期的模板匹配、统计学方法，到后来深度学习的崛起，CNN、RNN、Transformer等模型在文字识别领域的演进和创新。清华大学作为国内顶尖的学术机构，其出版的专著在理论深度和研究前沿性上通常有着很高的保障，我相信这本书能够提供宝贵的学术见解，帮助我构建起对文字识别技术坚实的理论基础。即使我并非直接的科研人员，但作为一名对前沿技术充满好奇心的读者，能够接触到如此高水平的学术成果，本身就是一种知识上的享受和提升。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被这本书吸引，完全是因为它的标题《文字识别：原理、方法和实践》所传达出的系统性和完整性。我一直在寻找一本能够帮助我从宏观到微观，从理论到实践，全面了解文字识别技术发展历程的著作。我希望它能详细阐述文字识别的“原理”，比如，文字的视觉特性在识别过程中扮演着怎样的角色？文本的结构信息是如何被捕捉和利用的？在“方法”层面，我期待书中能够系统地梳理不同时期的主流识别技术，包括但不限于传统方法（如基于特征的匹配、统计模型）以及当前最前沿的深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型等），并且深入分析它们的数学基础和算法细节。尤其重要的是“实践”部分，我希望它能提供一些实际应用中的经验和技巧，例如，如何构建高效的训练数据集，如何选择合适的模型架构来应对不同的识别任务（如印刷体、手写体、低分辨率图像等），以及如何优化识别系统的整体性能和效率。清华大学学术专著的背书，让我对这本书的内容深度、科学严谨性和前沿性有着极高的信心。

评分☆☆☆☆☆

我对“文字识别”这个领域一直抱有浓厚的兴趣，特别是最近几年深度学习的飞速发展，让OCR技术有了质的飞跃，应用场景也愈发广泛。这本书的书名《文字识别：原理、方法和实践》恰好抓住了我的关注点，从“原理”到“方法”再到“实践”，这个结构非常吸引我。我希望这本书能够深入浅出地讲解OCR的核心原理，比如图像的空间变换、特征编码、以及不同模型是如何捕捉文本的结构和语义信息的。我尤其关心的是书中会如何阐述当前主流的深度学习模型，例如CNN在特征提取上的优势，RNN在处理序列信息上的能力，以及Transformer架构如何革新了端到端的OCR流程。除了理论层面，我同样期待书中关于“实践”的部分，它应该能涵盖一些经典的OCR数据集，如何对模型进行训练、调优，以及实际应用中可能遇到的挑战，比如低质量图像、复杂版式、多语言识别等问题，并提供相应的解决方案。清华大学学术专著的背景，也让我相信这本书在内容的严谨性和学术深度上会有较高的水准，能够引领我深入理解文字识别技术的各个维度，而不是停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《文字识别：原理、方法和实践》听起来就非常全面，很符合我希望系统学习OCR技术的需求。我目前对OCR的了解还比较零散，主要停留在一些工具的使用层面，但内心深处渴望能够深入理解其背后的逻辑。我期待这本书能够像一本百科全书一样，从最基础的概念讲起，比如像素、灰度、颜色空间在文字识别中的意义，如何进行图像的预处理来提高识别的准确率，像是去噪、增强、二值化等。然后，逐步深入到核心的识别算法，我希望书中能够详细介绍各种经典的识别模型，不只是罗列名称，而是能够深入剖析它们的内部工作机制，比如特征提取的原理，如何将图像信息转化为模型能够理解的数学表示，以及分类器是如何进行判断的。对于近些年兴起的深度学习在OCR领域的应用，我更是充满期待，希望书中能详细讲解CNN、RNN、CTC、Attention等技术如何被巧妙地运用到文字识别任务中，以及最新的Transformer模型如何进一步提升了性能。当然，“实践”部分也是我非常看重的一点，期待它能提供一些真实世界的案例分析，以及在不同应用场景下可能遇到的挑战和解决思路。

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非常好的书

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很难，很枯燥

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书不错 就是看不懂

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很难，很枯燥

评分☆☆☆☆☆

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挺好的书，印刷装订都不错，内容还没看。

评分☆☆☆☆☆

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书不错 就是看不懂

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书不错 就是看不懂