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深度學習
多源視覺信息感知與識別 版權信息
- ISBN：9787563561780
- 條形碼：9787563561780 ; 978-7-5635-6178-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多源視覺信息感知與識別 內容簡介
本書結合神經生理學、認知科學等學科的基本理論, 首先介紹人類視覺感知系統和多源視覺信息傳感的生理結構及功能特點。然后結合計算機視覺、機器學習、模式識別的相關理論, 分析視覺感知識別中的人臉識別、運動目標分析、行為識別問題以及視覺感知任務的相關數據庫及評測標準。
多源視覺信息感知與識別 目錄
目錄
第1章緒論
11概述
12人類視覺感知系統
121人類視覺感知系統的生理結構
122視覺感知
13多源視覺傳感機理
131激光掃描成像
132動態視覺傳感器
133位姿成像感知
14多源視覺感知系統框架和基本組成
15本章小結
本章參考文獻
第2章多源視覺感知與識別——人臉識別
21人臉識別問題
22人臉圖像去模糊算法
221圖像去模糊的基本原理
222基于權重的非局部自相似人臉去模糊算法
223實驗及結果分析
23基于二值特征的人臉識別算法
231現有二值特征學習框架
232基于迭代量化的二值編碼人臉識別算法
233基于球哈希的二值編碼人臉識別算法
234基于稀疏投影矩陣的二值描述子人臉識別算法
235實驗及結果分析
24基于子空間學習的深度學習人臉識別算法
241卷積神經網絡模型
242譜回歸判別分析深度網絡人臉識別算法
243多尺度融合的主成分分析網絡人臉識別算法
244實驗及結果分析
25基于自動編碼器的人臉生成與識別算法
251自動編碼器原理
252基于稀疏漸進式堆疊自動編碼器的姿態人臉矯正與識別
253基于深度二值自動編碼器的人臉生成與識別
254基于對齊變分自動編碼器的異質人臉生成與識別
255實驗及結果分析
26本章小結
本章參考文獻
第3章多源視覺信息感知與識別——運動目標分析
31運動目標分析問題
32基于循環神經網絡的單目標檢測與跟蹤
321基于運動方向預測的單目標檢測與跟蹤
322基于自適應預測的單目標跟蹤算法
323實驗結果分析
33融合時空上下文的多目標跟蹤
331多目標跟蹤算法原理
332融合空間上下文的多目標跟蹤量測生成方法
333融合時間上下文的多目標跟蹤數據關聯方法
334融合壓縮描述的多目標跟蹤算法
335實驗結果分析
34本章小結
本章參考文獻
第4章多源視覺信息感知與識別——行為識別
41行為識別問題
42行為視頻輸入處理
421基于片段—視頻級特征融合的輸入算法
422基于時域梯度的關鍵幀選取算法
423實驗及結果分析
43基于耦合二值特征學習與關聯約束的RGBD行為識別特征
431基于耦合二值特征學習與關聯約束的RGBD行為特征
432基于局部二值特征的行為特征表達及識別
433實驗結果分析
44基于圖約束的RGBD多模態特征聯合表達
441稀疏圖構造原理
442MSGDNMF算法的設計與實現
443模型求解及收斂性
444RGBD行為識別
445實驗結果分析
45基于雙流Siamese網絡和中心對比損失的RGBD行為識別
451Siamese網絡結構
452基于雙流Siamese網絡的RGBD行為識別
453推導及優化
454實驗結果分析
46本章小結
本章參考文獻
第5章多源視覺信息感知與識別——評測指標和數據集
51人臉識別算法的評測標準
511人臉識別評測指標
512人臉識別數據庫
52目標跟蹤評測指標
521目標跟蹤評測指標
522目標跟蹤數據庫
53行為識別算法的評測標準
531行為識別評測指標
532行為識別數據庫
54本章小結
本章參考文獻
展開全部
多源視覺信息感知與識別 作者簡介
明悅，女，博士學位。北京郵電大學副教授，博士生導師。現就職于北京郵電大學電子工程學院信息電子技術與智能系統研究中心。長期從事圖像視頻處理、模式識別以及機器學習方面的研究工作，主持國家自然科學基金1項、曾參加過教育部博士點基金、973國家重點基礎研究發展計劃等項目。近期以第一作者身份發表相關論文30余篇，其中SCI檢索10篇，申請發明專利10項，其中已授權3項。擔任IEEE Transactions on Image Processing, Neurocomputing, IEEE Signal Process Letters, International Journal of Computer Systems Science and Engineering等國際期刊審稿人。
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