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智能视感学 版权信息
- ISBN：9787508472911
- 条形码：9787508472911 ; 978-7-5084-7291-1
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能视感学 内容简介
本书从计算机视感及其信号处理的基本概念与基础理论出发，阐述基于图像信息的识别、理解和检测技术原理与方法。全书分为基础篇与应用篇两大部分，其中，基础篇系统地介绍了智能视感的基本原理、方法、关键技术及其算法；应用篇则由配合主要基础理论和方法的应用技术实例所组成。全书遵循理论知识与实用技术的紧密结合、数学方法与实用效果的相互印证等编写原则。本书涉及的教学内容，主要包括图像处理基础、摄像机数学模型、视感识别算法、视感检测原理、智能视感实用技术等。
本书可以作为检测与控制、自动化、计算机、机器人及人工智能等专业的高年级本科生和研究生的教材，同时也可作为专业技术人员的参考工具书。
智能视感学 目录
基础篇
第1章 导论
1.1 概述
1.2 视感技术硬件基础
习题
第2章 图像处理基础
2.1 灰度图像的基本处理方法
2.2 灰度图像边缘检测
2.3 图像二值化处理与图像分割方法
2.4 彩色图像增强
2.5 彩色图像的边缘检测
习题
第3章 摄像机数学模型
3.1 图像空间几何变换
3.2 图像坐标及其变换
3.3 摄像机参数标定的常用方法
习题
第4章 视感识别算法
4.1 图像特征提取与识别算法
4.2 主分量分析
4.3 支持向量机
4.4 不变矩与归一化转动惯量
4.5 模板匹配及其相似度
4.6 基于颜色特征的目标识别
4.7 图像模糊识别方法
习题
第5章 视感检测原理
5.1 单视几何与单目视感检测原理
5.2 双目视感检测原理
5.3 多目视感检测理论基础
习题
应用篇
第6章 智能视感实用技术
6.1 桥梁限载自动监控系统及其方法
6.2 钢坯号智能识别系统
6.3 基于图像信息的纸币清分技术
6.4 车辆智能防撞技术
6.5 交通信号灯视感智能控制
习题
附录
ⅰ *小二乘及在视感检测中的常用算法
ⅰ.1 算法基本思想
ⅰ.2 视感检测中常用的*小二乘算法
ⅱ 贝叶斯决策理论与方法
ⅱ.1 概述
ⅱ.2 贝叶斯分类决策模型
ⅲ 统计学习与vc维理论
ⅲ.1 边界理论与vc维原理
ⅲ.2 推广能力边界
ⅲ.3 结构风险*小化归纳原理
ⅳ 关于约束非线性规划问题*优解条件
ⅳ.1 kuhn-tucker条件
ⅳ.2 karush-kuhn-tucker条件
术语索引
参考文献
第1章 导论
1.1 概述
1.2 视感技术硬件基础
习题
第2章 图像处理基础
2.1 灰度图像的基本处理方法
2.2 灰度图像边缘检测
2.3 图像二值化处理与图像分割方法
2.4 彩色图像增强
2.5 彩色图像的边缘检测
习题
第3章 摄像机数学模型
3.1 图像空间几何变换
3.2 图像坐标及其变换
3.3 摄像机参数标定的常用方法
习题
第4章 视感识别算法
4.1 图像特征提取与识别算法
4.2 主分量分析
4.3 支持向量机
4.4 不变矩与归一化转动惯量
4.5 模板匹配及其相似度
4.6 基于颜色特征的目标识别
4.7 图像模糊识别方法
习题
第5章 视感检测原理
5.1 单视几何与单目视感检测原理
5.2 双目视感检测原理
5.3 多目视感检测理论基础
习题
应用篇
第6章 智能视感实用技术
6.1 桥梁限载自动监控系统及其方法
6.2 钢坯号智能识别系统
6.3 基于图像信息的纸币清分技术
6.4 车辆智能防撞技术
6.5 交通信号灯视感智能控制
习题
附录
ⅰ *小二乘及在视感检测中的常用算法
ⅰ.1 算法基本思想
ⅰ.2 视感检测中常用的*小二乘算法
ⅱ 贝叶斯决策理论与方法
ⅱ.1 概述
ⅱ.2 贝叶斯分类决策模型
ⅲ 统计学习与vc维理论
ⅲ.1 边界理论与vc维原理
ⅲ.2 推广能力边界
ⅲ.3 结构风险*小化归纳原理
ⅳ 关于约束非线性规划问题*优解条件
ⅳ.1 kuhn-tucker条件
ⅳ.2 karush-kuhn-tucker条件
术语索引
参考文献
展开全部
智能视感学 节选
《智能视感学》从计算机视感及其信号处理的基本概念与基础理论出发，阐述基于图像信息的识别、理解和检测技术原理与方法。全书分为基础篇与应用篇两大部分，其中，基础篇系统地介绍了智能视感的基本原理、方法、关键技术及其算法；应用篇则由配合主要基础理论和方法的应用技术实例所组成。全书遵循理论知识与实用技术的紧密结合、数学方法与实用效果的相互印证等编写原则。《智能视感学》涉及的教学内容，主要包括图像处理基础、摄像机数学模型、视感识别算法、视感检测原理、智能视感实用技术等。《智能视感学》可以作为检测与控制、自动化、计算机、机器人及人工智能等专业的高年级本科生和研究生的教材，同时也可作为专业技术人员的参考工具书。
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