9787115418791 圖像目標檢測技術及應用 人民郵電齣版社 陳哲,王慧斌 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 目標檢測
• 深度學習
• 計算機視覺
• 人工智能
• 模式識彆
• Python
• 算法
• 應用
• 人民郵電齣版社

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29539230875

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

---

本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，0章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。

目錄

---

章緒論

第2章 光學成像過程模型與圖像處理

第3章 基於適應性模型的復雜環境背景建模

第4章 基於非綫性降維模型的圖像特徵提取

第5章 基於先驗知識的圖像目標分割

第6章 圖像壓縮域處理與運動目標分割方法

第7章 仿生視覺模型與圖像處理

第8章 仿蛙眼視覺分層機製的強散射環境背景建模

第9章 仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取

0章 仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割

作者介紹

---

陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

文摘

---

序言

---

《深入理解圖像識彆：從原理到實踐》 內容梗概： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的圖像識彆技術學習路徑，從最基礎的圖像處理概念齣發，逐步剖析現代圖像識彆的核心算法和模型，並結閤實際應用場景，指導讀者如何構建、訓練和部署高性能的圖像識彆係統。本書內容嚴謹，理論與實踐並重，力求讓讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”。 第一章：圖像識彆基礎 本章將為讀者搭建堅實的理論基礎。我們將從計算機如何“看懂”圖像入手，介紹圖像的本質——像素矩陣，以及其在計算機視覺領域中的基本錶示方法。 圖像的數字錶示： 講解灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等色彩空間）的錶示方式，以及像素深度、分辨率等關鍵概念。 圖像預處理技術： 介紹在進行識彆前，對圖像進行增強和降噪的重要性。內容將涵蓋： 幾何變換： 縮放、鏇轉、平移、裁剪等，用於調整圖像尺寸、矯正視角。 色彩變換： 對比度增強、亮度調整、色彩平衡，使圖像特徵更明顯。 濾波與降噪： 高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等，去除噪聲，平滑圖像。 形態學操作： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，用於處理圖像的形狀和連通性。 特徵提取的初步探索： 介紹一些傳統的、基於手工設計的特徵提取方法，為後續深度學習方法做鋪墊。 邊緣檢測： Sobel算子、Canny算子等，識彆圖像中的亮度突變區域。 角點檢測： Harris角點、Shi-Tomasi角點，識彆圖像中的關鍵點。 紋理特徵： 灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP），描述圖像的紋理信息。 尺度不變特徵變換（SIFT）與方嚮梯度直方圖（HOG）： 講解這些經典的特徵描述子，它們在過去對圖像識彆領域做齣瞭巨大貢獻，能夠描述圖像的關鍵點及其周圍的局部信息，對尺度、鏇轉等變化具有魯棒性。 第二章：機器學習在圖像識彆中的應用 本章將引入機器學習的概念，並展示其在圖像識彆任務中的應用。我們將從基礎的分類模型開始，逐步過渡到更復雜的模型。 監督學習基礎： 講解監督學習的核心思想，即利用標注數據進行模型訓練。 分類問題： 介紹分類的定義和目標。 評估指標： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、混淆矩陣等，用於衡量分類模型的性能。 傳統分類算法： K近鄰（KNN）： 基於距離的簡單分類器。 支持嚮量機（SVM）： 講解SVM的原理，包括核函數的使用，以及其在高維空間中的分類能力。 決策樹與隨機森林： 介紹樹形結構的分類模型，以及集成學習的優勢。 樸素貝葉斯： 基於貝葉斯定理的概率分類器。 特徵工程的重要性： 強調手工設計特徵在傳統機器學習方法中的關鍵作用，以及其局限性——需要領域知識和大量的實驗。 第三章：深度學習的崛起與捲積神經網絡（CNN） 本章是本書的核心，將深入探討深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域帶來的革命性突破。 深度學習概述： 介紹深度學習的起源、發展以及與傳統機器學習的區彆。 神經網絡基礎： 講解人工神經元、激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh）、損失函數（交叉熵、均方誤差）以及反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）架構詳解： 捲積層（Convolutional Layer）： 核心組件，講解捲積核（filter）、步長（stride）、填充（padding）的概念，以及捲積操作如何提取圖像的空間層次特徵。 激活層（Activation Layer）： 講解ReLU等激活函數的作用，引入非綫性。 池化層（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling），用於降低特徵圖的維度，增加模型的魯棒性，減少計算量。 全連接層（Fully Connected Layer）： 將提取的特徵進行最終分類。 經典CNN模型分析： LeNet-5： 最早成功的CNN模型之一，奠定基礎。 AlexNet： 開啓深度學習在ImageNet競賽中的統治地位，引入ReLU和Dropout。 VGGNet： 強調使用小尺寸捲積核堆疊，深化網絡。 GoogLeNet (Inception)： 引入Inception模塊，提高計算效率和網絡寬度。 ResNet（殘差網絡）： 解決深度網絡訓練中的梯度消失問題，實現極深的CNN。 DenseNet： 密集連接，促進特徵重用。 CNN模型的設計與優化： 講解如何根據任務需求選擇或設計CNN架構，如何調整網絡深度、寬度、捲積核大小等參數。 第四章：現代CNN模型與進階技術 本章將進一步介紹更先進的CNN模型和提升模型性能的技術。 輕量級CNN模型： 針對移動端和嵌入式設備等資源受限場景，介紹MobileNet、ShuffleNet等高效網絡。 注意力機製（Attention Mechanism）： 通道注意力（Channel Attention）： Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) 等，讓模型關注重要的特徵通道。 空間注意力（Spatial Attention）： 讓模型關注圖像中的重要區域。 混閤注意力： 結閤通道和空間注意力。 遷移學習（Transfer Learning）： 講解如何利用預訓練模型（在大型數據集上訓練的模型），並在自己的數據集上進行微調（fine-tuning），極大地加速訓練過程並提升性能，特彆是在數據量較少的情況下。 數據增強（Data Augmentation）： 介紹各種數據增強技術，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動、Cutout、Mixup等，用於擴充訓練數據，提高模型的泛化能力。 正則化技術： Dropout、Batch Normalization、Weight Decay等，用於防止模型過擬閤。 第五章：目標檢測技術 本章將深入探討目標檢測這一更復雜的計算機視覺任務，即在圖像中定位物體的位置並識彆其類彆。 目標檢測概述： 介紹目標檢測與圖像分類的區彆，以及需要解決的兩個核心問題：定位（localization）和分類（classification）。 兩階段目標檢測器： R-CNN係列： R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN。詳細講解區域提議網絡（Region Proposal Network, RPN）的概念，以及如何高效地生成候選區域。 單階段目標檢測器： YOLO係列（You Only Look Once）： 講解YOLO的端到端檢測思想，如何將目標檢測視為迴歸問題。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 結閤瞭單階段的效率和多尺度的檢測能力。 Anchor Boxes： 講解Anchor Boxes在目標檢測中的作用，如何預設不同尺度和長寬比的錨框來匹配目標。 評估指標： Intersection over Union (IoU)、Average Precision (AP)、Mean Average Precision (mAP)。 第六章：圖像分割技術 本章將介紹圖像分割，即為圖像中的每個像素分配一個類彆標簽，實現更精細的場景理解。 圖像分割概述： 語義分割（Semantic Segmentation）： 對圖像中的每個像素進行分類。 實例分割（Instance Segmentation）： 對圖像中的每個實例進行區分和分割。 全捲積網絡（FCN）： 講解FCN如何將CNN應用於像素級的預測，以及上采樣（upsampling）和反捲積（deconvolution）技術。 U-Net： 介紹U-Net在醫學圖像分割領域的成功，其編碼器-解碼器結構以及跳躍連接（skip connections）。 Mask R-CNN： 講解Mask R-CNN如何擴展Faster R-CNN，實現實例分割。 其他先進分割模型： Pixel-wise Fully Connected Networks (FCN)、DeepLab係列等。 第七章：目標跟蹤與行為識彆 本章將擴展圖像識彆的應用範圍，涉及動態場景下的分析。 目標跟蹤： 傳統跟蹤方法： 基於特徵點跟蹤、光流法。 基於深度學習的跟蹤方法： Siamese Network、MDNet等，講解如何利用深度學習模型進行目標外觀建模和運動預測。 行為識彆： 基於幀的識彆： 將視頻視為一係列圖像。 基於時空信息的識彆： 3D CNN、Two-Stream CNN等，如何捕捉視頻中的時間動態。 第八章：圖像識彆在實際中的應用 本章將展示圖像識彆技術在各個領域的廣泛應用，並討論實際部署中遇到的挑戰。 人臉識彆與檢測： 講解人臉識彆的流程，包括人臉檢測、對齊、特徵提取和比對，以及其在安防、支付等領域的應用。 自動駕駛： 自動駕駛中的物體檢測（行人、車輛、交通標誌）、車道綫檢測、障礙物識彆等。 醫療影像分析： 疾病診斷、腫瘤檢測、醫學影像分割等。 工業視覺： 産品缺陷檢測、質量控製、機器人抓取等。 電子商務： 商品識彆、圖像搜索、虛擬試穿等。 智能監控與安防： 異常行為檢測、人群密度分析等。 計算機視覺的倫理與挑戰： 討論數據偏見、隱私保護、模型的可解釋性等問題。 第九章：深度學習框架與實踐 本章將指導讀者如何動手實踐，選擇閤適的深度學習框架，並完成模型開發的全流程。 主流深度學習框架介紹： TensorFlow： Google開發的開源機器學習框架。 PyTorch： Facebook開發的開源機器學習框架，以其靈活性和易用性著稱。 Keras： 運行在TensorFlow等後端之上的高級API，簡化模型構建。 模型訓練流程： 數據加載與預處理： 如何高效地加載和預處理圖像數據。 模型構建： 使用框架API構建CNN、目標檢測、分割模型。 損失函數與優化器： 選擇閤適的損失函數（如交叉熵、Smooth L1 Loss）和優化器（如SGD、Adam）。 模型評估與調優： 如何根據評估指標進行模型調優，調整超參數。 模型部署： 模型導齣與轉換： 如ONNX、TensorRT等。 部署到不同平颱： 服務器、移動端（Android/iOS）、嵌入式設備。 實戰項目演示： 結閤一個或多個實際應用案例，如貓狗分類、手寫數字識彆、簡單的目標檢測等，貫穿模型構建、訓練、評估和部署的全過程。 第十章：未來趨勢與展望 本章將對圖像識彆技術的未來發展進行展望，包括前沿研究方嚮和潛在的突破點。 Transformer在視覺領域的應用： Vision Transformer (ViT) 及其變種，如何將NLP領域的Transformer模型成功應用於視覺任務。 自監督學習（Self-Supervised Learning）： 無需人工標注即可進行模型預訓練，解決數據標注成本高昂的問題。 多模態學習： 結閤圖像、文本、語音等多種信息進行理解。 生成模型（Generative Models）： GANs、VAE等，用於圖像生成、風格遷移。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 如何理解模型的決策過程，提高模型的透明度和可信度。 邊緣計算與實時性： 在設備端進行高效的圖像識彆。 本書適閤所有對圖像識彆技術感興趣的讀者，包括在校學生、研究人員、軟件工程師以及希望將圖像識彆技術應用於實際業務的開發者。通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握圖像識彆的核心理論和技術，並具備獨立開發和部署相關應用的能力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名從業多年的軟件工程師來說，想要在飛速發展的技術領域保持競爭力，就必須不斷地學習和更新知識。而這本《9787115418791 圖像目標檢測技術及應用》正是我一直在尋找的那種能夠幫助我快速掌握前沿技術的書籍。書中對各種主流目標檢測算法的介紹，幾乎涵蓋瞭我工作中可能遇到的所有場景。無論是需要高精度檢測的小目標，還是需要實時處理的大場景，書中都提供瞭相應的解決方案和技術思路。我特彆欣賞書中對各個算法的性能分析，比如在精度、速度、計算資源消耗等方麵的權衡，這對於我這種需要考慮實際部署成本的開發者來說，非常有價值。書中的代碼示例也十分實用，很多可以直接拿來作為項目的基礎框架，大大縮短瞭開發周期。而且，書中對於模型部署和優化的討論，也為我解決瞭許多實際落地過程中遇到的難題。這本書不僅是一本技術手冊，更是一份寶貴的經驗總結，它幫助我理清瞭思路，提升瞭效率，讓我能夠更自信地迎接新的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書，與其說是一本技術書籍，不如說是一本關於“看見”的哲學。我一直對機器如何“看”世界充滿瞭好奇，而這本書則用一種嚴謹而又充滿人文關懷的方式，揭示瞭圖像目標檢測的奧秘。它不僅僅是冷冰冰的代碼和公式，更是對人類視覺認知過程的一種模擬和延伸。書中對各種算法的演進，就像是人類對“看”這個動作不斷探索和優化的過程。從最初的簡單框選，到復雜的深度學習模型，每一步都凝聚著智慧和創新。我尤其喜歡書中對“上下文信息”和“注意力機製”的討論，這讓我意識到，機器在“看”的時候，不僅僅是識彆物體本身，更是在理解物體之間的關係以及其所處的環境。這種“深度感知”的能力，正是讓機器智能變得更加強大的關鍵。閱讀這本書，不僅讓我學到瞭技術，更讓我對人工智能的未來充滿瞭更深的思考和期待，它讓我看到瞭一個更加智能、更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對前沿科技充滿好奇的研究生，我一直緻力於在圖像識彆和計算機視覺領域進行深入研究。這本《9787115418791 圖像目標檢測技術及應用》絕對是我近期讀到的最有價值的一本書籍之一。它不僅係統地梳理瞭圖像目標檢測的理論發展脈絡，還對當前最先進的算法進行瞭深入的剖析。書中對不同網絡架構的理解、特徵提取的機製、以及損失函數的選擇等關鍵技術點都進行瞭詳盡的闡述，這對於我理解算法背後的數學原理至關重要。我特彆贊賞書中對論文的引用和解讀，這讓我能夠輕鬆地追溯到原始的研究文獻，從而更深入地瞭解各項技術的演進過程。此外，書中提供的實踐指導，如數據集的準備、模型的訓練調優以及性能評估的標準，都為我未來的科研工作提供瞭寶貴的參考。我將在接下來的研究中，充分運用本書的知識和方法，希望能夠在這個激動人心的領域取得突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭！作為一個對計算機視覺和機器學習領域充滿好奇的讀者，我一直在尋找一本能夠深入淺齣地講解圖像目標檢測技術的書籍，而這本《9787115418791 圖像目標檢測技術及應用》完全滿足瞭我的期望。從拿到這本書的那一刻起，我就被它紮實的理論基礎和豐富的實踐案例所吸引。作者們用清晰易懂的語言，循序漸進地介紹瞭各種主流的圖像目標檢測算法，從經典的R-CNN係列到後來的YOLO和SSD，每一種算法的原理、優缺點以及適用場景都講解得非常透徹。書中不僅有理論推導，還穿插瞭大量的圖示和代碼片段，這對於我這種需要通過實踐來加深理解的讀者來說，簡直是福音。我特彆喜歡書中對各種算法的對比分析，這讓我能夠更直觀地瞭解到不同算法之間的差異，從而在實際項目中做齣更明智的選擇。而且，書中還討論瞭許多實際應用中的挑戰，比如數據集的構建、模型的優化以及性能的評估等等，這些都是在學習理論時容易被忽視但卻至關重要的方麵。總而言之，這本書為我打開瞭圖像目標檢測領域的一扇大門，讓我對這項技術有瞭更全麵、更深入的認識，也激發瞭我進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的，不僅僅是知識的增長，更是一種思維方式的啓迪。我一直認為，對於任何復雜的技術，理解其背後的邏輯和原理是至關重要的，而這本書正是將這一點做到瞭極緻。在閱讀過程中，我仿佛置身於一個精心設計的課堂，作者們巧妙地將深奧的數學概念和復雜的算法流程，通過生動的比喻和形象的圖示，變得觸手可及。我尤其對書中關於“感受野”和“錨框”的講解印象深刻，這些抽象的概念在作者的筆下變得具體而易於理解，讓我茅塞頓開。更難能可貴的是，書中並沒有止步於介紹現有技術，而是引導讀者思考如何將這些技術應用於解決實際問題。通過對各種應用場景的剖析，比如自動駕駛、醫療影像分析、工業質檢等等，我看到瞭圖像目標檢測技術的巨大潛力和廣闊前景。書中提齣的問題和思考方嚮，也促使我開始反思自己在項目中遇到的瓶頸，並嘗試運用書中介紹的方法來尋找解決方案。這本書就像一位經驗豐富的導師，不僅傳授瞭知識，更教會瞭我如何學習，如何思考，如何將所學應用於實踐。