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出版者:机械工业出版社

作者:Ramesh Jain

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:59.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111126430

丛书系列:

图书标签:

• CV
• Machine Vision
• Computer Vision
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence
• Deep Learning
• Robotics
• Automation
• Industrial Inspection
• Image Analysis

好的，这是一份关于一本假设的、不包含《机器视觉（英文版）》内容的图书简介，力求详细且自然： --- 《计算神经科学导论：从建模到临床应用》 作者： 艾米莉·卡特 (Emily Carter), 约翰·D·史密斯 (John D. Smith) 出版社： 高峰学术出版社 出版年份： 2024 --- 内容概述 《计算神经科学导论：从建模到临床应用》是一本面向高等教育阶段学生、研究人员以及对大脑复杂运作机制感兴趣的专业人士的深度教材。本书旨在系统性地介绍计算神经科学这一跨学科领域的基石理论、核心数学工具以及前沿的实验验证方法。我们坚信，理解大脑的运作，必须结合严谨的数学框架与生物学的实际观察。 本书的结构设计遵循了由浅入深、理论与实践并重的原则，共分为六大部分，涵盖了从单个神经元动力学到大规模神经网络网络结构与功能的跨越。 --- 第一部分：神经科学基础与数学工具箱（Foundations and Mathematical Toolkit） 本部分为后续章节建立必要的生物学和数学基础。我们首先回顾了神经生物学的基本概念，包括神经元的结构、突触传递的基本机制以及神经回路的层级组织。 核心内容聚焦于： 生物电信号的物理化学基础： 离子通道动力学、静息膜电位和动作电位的产生机制。 核心数学框架： 详细介绍了微分方程（常微分方程和偏微分方程）在描述神经元动态行为中的应用。重点讲解了拉普拉斯变换、傅里叶分析在处理信号处理问题时的实用性。 随机过程与噪声模型： 探讨了生物系统中固有的随机性，并引入马尔可夫链和布朗运动等工具，用于精确描述神经元的随机放电模式。 --- 第二部分：单个神经元模型与动力学（Single Neuron Models and Dynamics） 深入探讨描述单个神经元如何积分和发射信号的数学模型。本部分是理解更复杂网络行为的基础。 关键模型讲解： Hodgkin-Huxley 模型及其简化： 对经典HH模型的结构、参数敏感性及其在膜电位动态中的作用进行详尽解析。同时，介绍了Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 模型在处理大规模仿真时的效率优势。 兴奋性与抑制性神经元： 区分不同类型神经元的内在兴奋性（Intrinsic Excitability），包括迟缓型、快速发放型和爆发型神经元，并通过相平面分析法展示其分岔行为。 生物物理参数的估计与校准： 讨论如何利用电生理数据（如膜片钳数据）来反推和校准模型中的关键生物物理参数。 --- 第三部分：突触传递与信息编码（Synaptic Transmission and Information Encoding） 本部分将视角从单个细胞扩展到细胞间的连接——突触，这是信息传递的载体。 化学突触动力学： 详述神经递质释放、受体结合和突触后电位（EPSP/IPSP）的动力学过程，包括短时程和长时程的塑性变化。 脉冲编码理论： 探讨大脑如何利用动作电位的序列（Spike Trains）来编码外部刺激信息。内容覆盖速率编码（Rate Coding）和时间编码（Temporal Coding）的理论争论与实验证据。 神经可塑性机制： 深度剖析突触权重随时间变化的机制，特别是长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子生物学基础及其在计算模型中的实现。 --- 第四部分：回路动力学与网络架构（Circuit Dynamics and Network Architectures） 本部分是全书的核心，关注大量神经元相互作用形成的功能性回路。 振荡与同步化： 分析神经元群体的集体行为，如节律性活动（Theta, Gamma 振荡）。讲解如何使用平均场理论（Mean-Field Theory）来分析大规模网络中的同步现象。 振荡器网络模型： 详细介绍耦合振荡器模型（如Kuramoto模型）在解释感觉皮层和运动控制中的周期性活动中的应用。 吸引子网络（Attractor Networks）： 深入探讨Hopfield网络及其变体在记忆存储和决策制定中的作用，理解网络状态如何稳定地对应于特定的认知内容。 稀疏编码与高效信息处理： 讨论大脑如何通过稀疏连接和活动实现高效率、低能耗的信息处理。 --- 第五部分：高层次功能建模（Modeling Higher-Order Functions） 将计算模型应用于解释复杂的认知功能，这是计算神经科学最具挑战性的领域之一。 感觉信息处理： 重点分析视觉系统（如V1区特征检测）和听觉系统（如听觉场景分析）的层次化信息流模型。 运动控制与规划： 介绍基于前馈/反馈控制理论的运动皮层模型，以及如何利用循环神经网络（RNNs）来模拟运动序列的生成。 决策制定模型： 运用随机累积证据模型（Drift-Diffusion Models, DDM）来量化反应时间和决策准确性之间的权衡关系。 --- 第六部分：计算神经科学的临床与工程前沿（Clinical Translation and Engineering Frontiers） 本部分将理论和模型成果与实际应用相结合，展望该领域的未来方向。 神经疾病的计算建模： 探讨如何利用模型来理解精神分裂症、癫痫和帕金森病等神经系统疾病的病理生理学基础，例如通过改变网络连接强度或突触效率来模拟疾病状态。 脑机接口（BCI）的理论基础： 介绍如何利用解码算法（如卡尔曼滤波、贝叶斯推断）来从神经元活动中实时提取意图信号，并用于驱动外部设备。 仿真技术与大规模计算： 讨论当前用于神经系统仿真的主要软件平台（如NEST, Brian），并探讨高性能计算在处理数百万神经元模型的必要性。 --- 本书特色 本书的显著特点在于其高度的数学严谨性与对最新实验发现的紧密结合。每章末尾均附有“建模实践”环节，指导读者使用Python（配合SciPy/NumPy库）或MATLAB进行核心模型的仿真和数据分析。本书致力于培养读者利用计算思维解决神经科学难题的能力，而非仅仅停留在概念层面。对于希望进入神经科学研究领域，特别是需要掌握量化分析技能的读者而言，本书是不可或缺的工具书。 ---

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我不得不承认，《机器视觉(英文版)》是一本我读了又读，越读越有味道的书。它的内容之丰富，逻辑之严谨，让我一次又一次地感到惊叹。我尤其对书中关于光学畸变校正和图像增强的部分印象深刻。作者详细地解释了镜头畸变（径向畸变和切向畸变）的数学模型，以及如何利用标定参数来校正这些畸变，从而获得更精确的图像。他还介绍了多种图像增强技术，如直方图均衡化、Retinex理论等，并分析了它们在改善图像视觉效果方面的作用。我曾尝试将书中介绍的畸变校正算法应用到我处理的无人机航拍图像中，通过精确的校正，我获得了高质量的原始影像，为后续的分析打下了坚实的基础。这本书不仅在理论上提供了严谨的支撑，更在实践中提供了可操作的指导。

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《机器视觉(英文版)》是一本让我从骨子里感受到“智慧”的书。它不仅仅是冰冷的公式和代码，而是蕴含着对世界理解的深刻洞察。我非常喜欢书中关于视觉跟踪的章节。作者详细介绍了多种跟踪算法，从传统的卡尔曼滤波和粒子滤波，到基于深度学习的Siamese网络跟踪器。他深入分析了这些算法在面对遮挡、形变、背景杂乱等挑战时的表现，并提供了相应的解决方案。我曾尝试将书中介绍的KCF（Kernelized Correlation Filters）跟踪算法应用到我的一个视频分析项目中，通过对书中算法原理的深入理解，我成功地实现了对视频中特定目标的稳定跟踪。这本书不仅仅提供了技术手段，更重要的是，它教会了我如何去思考，如何去设计一套鲁棒的视觉系统。它是一本能够让你在实践中不断成长的导师。

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《机器视觉(英文版)》是一本让我既感到震撼又备受启发的著作。它以一种非常系统化的方式，梳理了机器视觉的整个发展脉络，从早期的图像处理基础，到如今炙手可热的深度学习应用，几乎涵盖了所有重要的技术节点。我尤其对书中关于立体视觉和三维重建的讨论印象深刻。作者详细地解释了对极几何、本征矩阵和基础矩阵的概念，以及它们如何在图像对之间建立对应关系，从而实现深度信息的计算。这些内容对于理解3D扫描、自动驾驶和虚拟现实等前沿技术至关重要。我曾尝试复现书中关于BM算法的实现，虽然过程充满挑战，但最终的成果让我对立体匹配的复杂性有了切身体会。书中还对多种传感器，如激光雷达和深度相机，进行了详细的介绍，并分析了它们在不同应用场景下的优劣势。我非常欣赏作者在理论讲解与实际应用之间的平衡，他并没有让技术细节淹没整体概念，而是始终将读者引导向更广阔的应用前景。总而言之，这是一本既有学术深度，又有实践指导意义的杰出作品，它为我打开了理解智能感知世界的一扇窗。

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我不得不说，《机器视觉(英文版)》是一本非常“硬核”的书，但这种硬核并非难以理解，而是充满了力量和深度。作者的写作风格严谨而又不失生动，他能够将枯燥的技术概念，通过巧妙的比喻和生动的例子，变得引人入胜。我特别喜欢书中关于图像特征点匹配的部分。从经典的SIFT算法，到后面更先进的ORB、AKAZE等，作者都进行了详尽的介绍，并着重分析了它们在旋转、缩放、光照变化等鲁棒性方面的表现。我曾花了很多时间研究书中关于描述符提取和匹配策略的数学推导，这种细致的讲解让我能够真正理解算法背后的逻辑。此外，书中关于运动恢复结构（Structure from Motion）的讲解，更是让我对如何从一系列2D图像中重建3D场景有了全新的认识。作者通过清晰的公式推导和图示，一步步地展示了相机姿态估计和点云重建的过程。这本书为我解决实际项目中的位姿估计问题提供了宝贵的指导。总的来说，这是一本值得反复研读的经典之作，它不仅能够提升你的技术能力，更能激发你对机器视觉领域更深层次的思考。

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《机器视觉(英文版)》这本书的内容之丰富，让我感到惊叹。它不仅仅是一本关于算法的书，更是一本关于如何“思考”如何“感知”的书。我最喜欢的是关于场景理解和语义分割的章节。作者深入浅出地介绍了如何利用深度学习模型，例如U-Net、DeepLab等，来识别图像中的不同物体，并对它们的边界进行精确的描绘。书中关于卷积神经网络（CNN）的原理讲解，以及不同层级卷积核的作用，都写得非常透彻。我尤其对书中关于多尺度特征融合的讨论印象深刻，它解释了如何通过引入FPN（Feature Pyramid Network）等结构，来提升模型在检测不同尺度物体时的性能。我曾尝试将书中介绍的语义分割模型应用到我的一个图像标注项目中，通过书中提供的思路和技术细节，我成功地实现了高精度的分割效果，这让我对机器视觉在智能分析领域的强大能力有了更直观的感受。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了一种解决问题的能力。

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从我拿到《机器视觉(英文版)》的那一刻起，我就知道我遇到了一个宝藏。这本书以一种非常系统且易于理解的方式，将机器视觉的复杂世界展现在我面前。我最感兴趣的是关于图像配准和全局优化的章节。作者详细解释了不同图像配准方法的原理，从基于特征点的匹配，到基于像素的直接方法，以及它们各自的优缺点。他还深入探讨了BA（Bundle Adjustment）等全局优化技术，这些技术在多视图几何和三维重建中起着至关重要的作用。我曾尝试将书中介绍的RANSAC算法应用于图像特征点匹配，并结合BA进行全局优化，最终实现了对复杂场景的高精度三维重建。这本书不仅教会了我技术，更重要的是，它培养了我解决复杂视觉问题的信心和能力。

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读完《机器视觉(英文版)》之后，我仿佛打开了一扇通往全新世界的大门。这本书的魅力在于其无与伦比的深度和广度。作者不仅对机器视觉领域的各种核心概念进行了详尽的阐释，更重要的是，他能够将这些复杂的理论知识，用一种极为清晰、易于理解的方式呈现出来。我尤为欣赏书中关于图像分割和目标检测的章节。在这些部分，作者并没有止步于传统的算法，而是积极地引入了最新的深度学习技术，如Faster R-CNN、YOLO等。他不仅介绍了这些模型的架构和工作原理，还深入探讨了它们在精度、速度以及鲁棒性方面的权衡。我曾仔细研究过书中关于边界框回归和类别预测的数学推导，这种细致的讲解方式，让我对算法的内在机制有了更深刻的理解。书中还提供了一些非常实用的代码片段，虽然我没有直接复制代码，但这些示例极大地启发了我自己编写代码的思路。例如，在实现一个物体追踪器时，我从书中关于卡尔曼滤波和粒子滤波的应用中获得了重要的灵感。这本书的内容不仅仅局限于技术层面，它还触及了人工智能伦理和机器视觉的未来发展方向，这使得阅读体验更加丰富和全面。我强烈推荐这本书给所有对人工智能和计算机视觉领域感兴趣的人，它绝对会成为你学习道路上的宝贵财富。

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《机器视觉(英文版)》这本书的价值，远远超出了我最初的预期。它不仅仅是一本技术教材，更是一本能够激发我深入思考的哲学著作。我特别喜欢书中关于“视觉注意力”和“意图识别”的讨论。作者探讨了机器如何像人类一样，学会“关注”图像中的关键区域，并理解其中隐藏的意图。他介绍了各种基于深度学习的注意力机制，以及它们如何被应用于目标检测、图像描述等任务中。书中关于Transformer模型在视觉领域的应用，更是让我看到了未来机器视觉发展的无限可能。我曾从书中获得的灵感，用于设计一个能够理解用户指令并作出相应反馈的智能助手。这本书不仅传授了技术，更重要的是，它帮助我构建了一种全新的思维模式。

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这本书《机器视觉(英文版)》简直是一部百科全书式的巨著，它涵盖了机器视觉领域的方方面面，从最基础的图像滤波，到最前沿的生成对抗网络（GANs）的应用，几乎无所不包。我特别被书中关于图像生成和风格迁移的部分所吸引。作者详细解释了GANs的基本原理，包括生成器和判别器的对抗训练过程，以及它们在生成逼真图像方面的强大能力。书中关于DCGAN、StyleGAN等经典模型的介绍，让我对图像生成技术的发展有了清晰的认识。我曾尝试复现书中关于风格迁移的示例，通过调整模型的参数和训练数据，我成功地将一张照片的风格转换为另一幅著名画作的风格，这个过程既有趣又有启发性。这本书不仅提供了理论知识，更重要的是，它鼓励读者去实践、去探索。它是一本能够点燃你创造力的宝贵资源。

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这本《机器视觉(英文版)》无疑是近年我读到过最令人印象深刻的计算机科学类书籍之一。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入人心的探索之旅。从拿到书的那一刻起，我就被它扎实的理论基础和极具启发性的实践指导所吸引。书中对各种视觉任务的讲解，从基础的图像处理算法，到复杂的深度学习模型，都做到了循序渐进，层层递进，使得即使是初学者也能逐步建立起对机器视觉的宏观认知。尤其是那些关于特征提取和目标识别的部分，作者通过大量的案例分析，将抽象的数学公式和算法原理，转化为可理解、可操作的步骤。我特别喜欢其中对SIFT、SURF以及后来的CNN等算法的介绍，它们不仅详细阐述了算法的推导过程，还深入剖析了算法的优劣势以及在不同场景下的应用潜力。我曾尝试将书中介绍的某些算法应用到我的个人项目中，事实证明，书中提供的代码示例和讲解思路，极大地加速了我的开发进程，并且显著提升了最终的实现效果。此外，书中对于光学原理、相机标定以及三维重建的阐述，也为我提供了全新的视角，让我认识到视觉系统是如何模拟人类视觉，甚至在某些方面超越人类视觉的。读完这本书，我感觉自己对“看”这个动作的理解，已经上升到了一个全新的维度。我不再仅仅认为它是输入信息的方式，而是看到了其中蕴含的巨大计算潜力。

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