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  • MATLAB計算機視覺與機器認知(集理論、算法、代碼於一體,快速實
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
    497-720
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    311-450
    【作者】 王文峰,阮俊虎,CVMATH,劉衍琦,郭裕蘭 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  算法 
    【出版社】北京航空航天大學出版社 
    【ISBN】9787512424289
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787512424289
    作者:王文峰,阮俊虎,CV-MATH,劉衍琦,郭裕蘭

    出版社:北京航空航天大學出版社
    出版時間:2017年08月 

        
        
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    編輯推薦

    算法思想→建模過程→編程實現→GUI設計,理論與實戰並重,講透計算機視覺!


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    MATLAB中文論壇為本書設有專門的交流版塊,您有任何與本書有關的疑問,敬請來詢。

     
    內容簡介

    MATLAB計算機視覺與機器認知


    這是一本用 MATLAB演示計算機視覺原理的基礎理論著作,從*初等的視頻圖像轉換入手,層層遞進,理論與實戰並重但側重於實戰,借助混合編程及圖形用戶界面(GUI)設計,以簡潔的方式展現了有一定挑戰性的視頻識別、目標跟蹤、行為分析等關鍵視覺技術;同時擴展到機器認知層面,介紹儀器字符識別、機器故障診斷等有趣的應用,使讀者可以在*短的時間內完成入門、進階、精通與實戰的跨越。 本書主編、副主編均在中國科學院、“985工程”大學國家重點實驗室從事智能算法設計與應用的研究,部分理論功底扎實的優秀研究生也參加了主要章節的編撰。


    本書既可作為算法工程師、高校教師和廣大科技工作者的參考資料,也可作為高校相關專業的研究生教材和高年級大學生畢業設計的工具書。

    作者簡介

    王文峰  中國科學院西部之光學者,中國自動化學會認知計算與繫統專委會和中國人工智能學會認知繫統與信息處理專委會委員, CSIP 2016和ICISCE 2017委員,SCI期刊 PJOEs審稿專家,國家自然科學基金項目評審專家,CV- MATH 發起人。


    阮俊虎  西北農林科技大學香江學者,香港理工大學博士後;長期從事數據挖掘、優化理論的應用研究,是有一定國際影響力的物聯網與大數據專家,曾受邀擔任多個SCI期刊的客座編委。


    CV-MATH  由計算機視覺和數學研究者構成的研究小組,作為第三主編的成員有(按姓氏拼音順序)何姣姣(昆明理工大學)、劉帥奇(河北大學)、馬海菲(廣東科技學院)、邵永勝(西安交通大學)、王平 (南京航空航天大學)、伍鵬(長江大學)、餘維(湖北科技學院)、曾凡玉(電子科技大學)、張鋒(電子科技大學)、鄒輝(華僑大學)。


    劉衍琦  中國科學院計算所煙臺分所工程師,長期從事大規模圖像/聲紋/視頻檢索及其大數據應用,對以圖搜圖、圖文識別進行過深入研究及應用,曾主編和參編《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》等。


    郭裕蘭  國防科技大學電子科學學院教師,中國人工智能學會優秀博士學位論文獲得者,研究方向為三維視覺與模式識別;已在TPAMI和IJCV 等期刊及會議上發表學術論文50餘篇,合作出版專著1部,擔任 TPAMI 等30餘個國際期刊的審稿專家、AAAI等多個國際會議的程序委員會委員, 以及IEEE TPAMI期刊客座編輯。


    王海洋  中國科學院計算所網絡數據科學與技術重點實驗室工程師,長期從事數據采集、信息檢索、數據挖掘、情報分析等項目的架構和實施,負責和參與天璣團隊核心繫統等戰略項目,開發的網絡信息采集軟件已被2000多家企業使用。

    目錄
    第1章 視頻圖像采集及讀取……………………………………………………………………1
    1.1 視頻圖像采集 …………………………………………………………………………… 1
    1.1.1 視頻生成技術 ………………………………………………………………………… 1
    1.1.2 智能采集技術 ………………………………………………………………………… 1
    1.2 視頻圖像讀取 …………………………………………………………………………… 8
    1.2.1 視頻讀取函數 ………………………………………………………………………… 8
    1.2.2 圖像讀取函數 ………………………………………………………………………… 10

    第1章 視頻圖像采集及讀取……………………………………………………………………1


    1.1 視頻圖像采集 …………………………………………………………………………… 1


    1.1.1 視頻生成技術 ………………………………………………………………………… 1


    1.1.2 智能采集技術 ………………………………………………………………………… 1


    1.2 視頻圖像讀取 …………………………………………………………………………… 8


    1.2.1 視頻讀取函數 ………………………………………………………………………… 8


    1.2.2 圖像讀取函數 ………………………………………………………………………… 10


    1.2.3 視頻圖像轉換 ………………………………………………………………………… 23


    第2章 視頻圖像變換及融合 ………………………………………………………………… 32


    2.1 視頻圖像變換 …………………………………………………………………………… 32


    2.1.1 平移變換 ……………………………………………………………………………… 32


    2.1.2 鏡像變換 ……………………………………………………………………………… 34


    2.1.3 裁剪操作 ……………………………………………………………………………… 36


    2.1.4 縮放操作 ……………………………………………………………………………… 38


    2.1.5 旋轉變換 ……………………………………………………………………………… 39


    2.1.6 幾何變換 ……………………………………………………………………………… 40


    2.1.7 鄰域操作 ……………………………………………………………………………… 42


    2.2 視頻圖像融合 …………………………………………………………………………… 57


    2.2.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 57


    2.2.2 算法實例 ……………………………………………………………………………… 58


    第3章 視頻圖像噪聲及處理 ………………………………………………………………… 63


    3.1 算法基本思想 …………………………………………………………………………… 63


    3.2 噪聲均值濾波 …………………………………………………………………………… 64


    3.2.1 數學建模 ……………………………………………………………………………… 64


    3.2.2 編程實現 ……………………………………………………………………………… 65


    3.3 噪聲中值濾波 …………………………………………………………………………… 65


    3.3.1 數學建模 ……………………………………………………………………………… 65


    3.3.2 編程實現 ……………………………………………………………………………… 66


    3.4 小波閾值濾波 …………………………………………………………………………… 67


    3.4.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 67


    3.4.2 數學建模 ……………………………………………………………………………… 68


    3.4.3 編程實現 ……………………………………………………………………………… 69


    3.5 輪廓波變換 ……………………………………………………………………………… 70


    3.5.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 70


    3.5.2 算法實現 ……………………………………………………………………………… 72


    3.5.3 代碼實例 ……………………………………………………………………………… 73


    3.6 非局部均值濾波 ………………………………………………………………………… 75


    3.6.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 75


    3.6.2 算法實現 ……………………………………………………………………………… 77


    第4章 視頻圖像閾值及分割 ………………………………………………………………… 93


    4.1 圖像分割的基本概念 …………………………………………………………………… 93


    4.1.1 圖像分割的定義 ……………………………………………………………………… 93


    4.1.2 圖像分割算法分類 …………………………………………………………………… 94


    4.2 邊緣檢測 ………………………………………………………………………………… 94


    4.2.1 邊緣檢測概述 ………………………………………………………………………… 94


    4.2.2 邊緣檢測梯度算法 …………………………………………………………………… 95


    4.2.3 拉普拉斯算子 ………………………………………………………………………… 97


    4.2.4 LoG 算子 ……………………………………………………………………………… 98


    4.2.5 Canny算子 ……………………………………………………………………… …… 99


    4.3 閾值分割 ………………………………………………………………………… …… 101


    4.3.1 閾值分割介紹 …………………………………………………………………………101


    4.3.2 全局閾值分割 …………………………………………………………………………103


    4.3.3 動態閾值分割 …………………………………………………………………………109


    4.4 區域生長及分割 …………………………………………………………………… … 114


    4.4.1 區域生長的基本原理、步驟及流程圖……………………………………………… 114


    4.4.2 生長準則和過程 ………………………………………………………………………115


    4.4.3 區域分裂與合並 ………………………………………………………………………119


    第5章 圖像特征計算及應用………………………………………………………………… 123


    5.1 Haar-like特征 ………………………………………………………………………… 123


    5.1.1 Haar-like特征的種類 ……………………………………………………………… 123


    5.1.2 Haar-like特征的計算 ……………………………………………………………… 124


    5.1.3 Haar-like特征的個數 ……………………………………………………………… 125


    5.1.4 Haar-like特征人臉檢測 …………………………………………………………… 125


    5.2 Hog特征 ………………………………………………………………………… …… 128


    5.2.1 圖像的預處理 …………………………………………………………………………128


    5.2.2 圖像的梯度…………………………………………………………………………… 128


    5.2.3 圖像的滑動…………………………………………………………………………… 129


    5.2.4 Hog特征行人檢測 …………………………………………………………………… 129


    5.3 LBP特征 ……………………………………………………………………………… 132


    5.3.1 LBP特征的演化 ……………………………………………………………………… 132


    5.3.2 LBP特征紋理分類 …………………………………………………………………… 134


    5.4 SIFT 特征 ……………………………………………………………………………… 142


    5.4.1 SIFT 算法的特點 …………………………………………………………………… 142


    5.4.2 SIFT 算法設計框架 ………………………………………………………………… 143


    5.4.3 SIFT 算法設計過程 ………………………………………………………………… 143


    5.4.4 SIFT 特征模板匹配 ………………………………………………………………… 150


    第6章 運動目標檢測及跟蹤………………………………………………………………… 156


    6.1 算法設計思想 ………………………………………………………………………… 156


    6.2 數學建模過程 ………………………………………………………………………… 157


    6.2.1 幀間差分法建模 ………………………………………………………………………157


    6.2.2 幀間差分法改進 ………………………………………………………………………158


    6.3 算法編程實現 ………………………………………………………………………… 158


    6.3.1 幀間差分法…………………………………………………………………………… 158


    6.3.2 改進的幀間差分法 ……………………………………………………………………161


    6.4 算法拓展與優化 ……………………………………………………………………… 165


    6.4.1 特殊問題與算法 ………………………………………………………………………165


    6.4.2 MATLAB編程實現 ………………………………………………………………… 166


    第7章 目標定位及字符識別………………………………………………………………… 188


    7.1 圖像目標提取與識別 ………………………………………………………………… 188


    7.1.1 圖像采集與目標檢測 ………………………………………………………………… 189


    7.1.2 圖像目標歸一化處理 ………………………………………………………………… 194


    7.1.3 圖像字符提取與識別 ………………………………………………………………… 197


    7.2 視頻識別與軌跡分析 ………………………………………………………………… 203


    7.2.1 問題描述與建模思想 ………………………………………………………………… 204


    7.2.2 算法功能與技術流程 ………………………………………………………………… 204


    7.2.3 MATLAB核心代碼 ………………………………………………………………… 204


    第8章 機器故障認知及檢測………………………………………………………………… 211


    8.1 問題描述與建模思想 ………………………………………………………………… 211


    8.2 分析過程與編程實現 ………………………………………………………………… 214


    8.2.1 齒輪振動信號的數字濾波處理 ……………………………………………………… 214


    8.2.2 齒輪振動信號的頻譜分析 …………………………………………………………… 226


    8.2.3 波形分析中常用的指標計算……………………………………………………………232


    8.2.4 齒輪振動信號的相關分析 …………………………………………………………… 235


    第9章 深度學習及人臉識別………………………………………………………………… 243


    9.1 算法形成背景 ………………………………………………………………………… 243


    9.2 算法基本思想 ………………………………………………………………………… 243


    9.3 算法數學原理 ………………………………………………………………………… 244


    9.3.1 權值共享 …………………………………………………………………………… 244


    9.3.2 CNN 結構 …………………………………………………&hellip

     
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