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出版者:The MIT Press

作者:Olivier Faugeras

出品人:

页数:695

译者:

出版时间:1993-11-19

价格:USD 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262061582

丛书系列:

图书标签:

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书名：机器感知与空间推理 作者： [在此处插入作者姓名] 出版社： [在此处插入出版社名称] 出版日期： [在此处插入出版日期] --- 内容简介：机器感知与空间推理 本书深入探讨了机器如何从二维图像和传感器数据中理解、建模并最终推理三维世界的复杂过程。不同于专注于特定三维重建技术或传统计算机视觉分支的专著，本书的视角更为宏观和基础，旨在构建一个统一的框架，用以理解和实现深度空间认知。我们关注的核心问题是：机器如何通过有限的、嘈杂的观测，构建出稳定、一致且富有意义的三维世界模型，并基于此模型进行高级别的推理和决策。 全书分为五个主要部分，层层递进，从基础理论到前沿应用，全面覆盖了当前机器感知领域的核心挑战与最新进展。 --- 第一部分：空间信息的基础与表示 本部分为全书的理论基石，重点阐述了在机器处理中，如何对空间信息进行数学化、计算化的表达。我们不再仅仅将三维视为点的集合，而是将其视为一个动态、多尺度、包含语义信息的结构。 1. 几何基础与变换群论的再审视： 我们从经典的射影几何出发，但强调了现代感知系统中，尤其是在运动估计和SLAM（同步定位与地图构建）中，欧几里得变换群和特殊欧几里得群 ($ ext{SE}(3)$) 在保证运动一致性中的关键作用。重点讨论了四元数在姿态表示中的优势，及其与旋转矩阵之间的转换效率考量。 2. 概率建模与不确定性量化： 在真实世界中，所有测量都带有噪声。本章详细阐述了如何使用概率分布（如高斯分布、拉普拉斯分布）来量化观测的不确定性。我们将引入贝叶斯框架作为统一的推理工具，探讨最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在场景重建中的应用，特别是它们如何影响重建的鲁棒性。 3. 结构化空间表示： 超越简单的点云，本部分深入探讨了更高级的空间组织方式。这包括八叉树（Octrees）、K-d 树在数据稀疏性管理中的效率，以及体素化（Voxelization）方法在表示连续空间时的精度权衡。特别地，我们关注如何将这些几何结构与拓扑信息（如边、面、连接关系）结合起来，为后续的语义分割和物体识别打下基础。 --- 第二部分：多视图几何与深度推断 本部分是连接二维观测与三维重建的核心桥梁，重点关注如何从多张图像中提取深度信息和场景结构。 4. 相机模型与标定： 详细解析了从针孔模型到更复杂的畸变模型（如径向和切向畸变）的演进。我们不仅关注内参和外参的精确标定，还探讨了在线或自标定（Self-Calibration）技术在移动机器人和无人机视觉中的实践挑战。 5. 运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）： 系统地介绍了 SfM 的核心流程：特征提取与匹配、鲁棒的几何约束（如基本矩阵、本质矩阵）、以及多视图捆集调整（Bundle Adjustment, BA）。重点在于如何处理大规模数据集中的尺度漂移问题和非线性优化的收敛性。 6. 深度图与稠密重建： 讨论了从立体视觉（Stereo Vision）到主动传感器（如结构光和ToF）获取深度信息的原理。在软件算法层面，重点剖析了立体匹配中的能量最小化框架（如图割算法），以及如何利用深度学习技术提升密集深度图的细节和准确性。 --- 第三部分：动态环境中的空间一致性 真实世界的场景是不断变化的。本部分聚焦于机器如何在动态环境中维持对自身位置和周围环境的准确估计。 7. 即时定位与地图构建（SLAM）的演进： 从经典的基于滤波的方法（如扩展卡尔曼滤波 EKF-SLAM）到基于优化的方法（如因子图优化）。我们深入分析了基于优化的 SLAM 系统的核心组件：前端（特征跟踪、回环检测）和后端（全局一致性优化）。 8. 回环检测与全局一致性： 回环检测是保证长期定位精度的关键。本章探讨了基于视觉词袋（Bag-of-Words）模型、度量学习特征（如 SuperGlue）在高效、鲁棒地识别历史场景中的应用，以及如何将其有效地整合到优化框架中以校正累积漂移。 9. 运动估计与轨迹推断： 探讨了视觉里程计（Visual Odometry, VO）在短时间尺度上的高频运动估计。重点分析了将惯性测量单元（IMU）数据与视觉信息紧密融合的滤波和优化技术（如 VIO），以克服快速运动和纹理稀疏环境下的挑战。 --- 第四部分：从几何到语义的空间推理 纯粹的几何模型缺乏对世界的“理解”。本部分探讨如何将高层的语义信息注入到三维空间表示中，实现更智能的推理。 10. 语义分割与三维感知融合： 讨论了如何将 2D 图像中的语义标签提升到 3D 空间。内容包括基于体素的语义分割、点云上的深度学习方法（如 PointNet/PointNet++ 架构），以及如何实现场景级别的语义地图构建。 11. 几何与实例理解： 超越类别的理解，本章关注实例级的识别——区分场景中属于同一类别的不同个体（例如，区分场景中的两辆不同的汽车）。这需要结合 3D 边界框估计和实例级掩码生成技术。 12. 空间关系推理： 这是高级认知的基础。我们探讨如何从已识别的物体中推导出它们之间的空间关系（例如，“杯子在桌子的左上方”）。这涉及到基于关系图的建模和逻辑推理的应用。 --- 第五部分：应用场景与前沿趋势 本部分将前述的理论和技术应用于实际系统，并展望了该领域的未来发展方向。 13. 自动驾驶中的感知堆栈： 分析了在自动驾驶系统中，多传感器（激光雷达、雷达、视觉）数据如何被融合以生成统一、可靠的环境模型，并支持路径规划和决策制定。 14. 机器人操作与抓取规划： 讨论了如何利用高精度三维重建模型来指导机器人的抓取姿态估计、碰撞检测和任务规划。重点关注不完全观测下物体重建的鲁棒性要求。 15. 神经辐射场（NeRF）与生成式空间建模： 作为前沿探索，本章介绍了基于隐式函数的新一代三维表示方法，如 NeRF 及其变体。探讨了这类方法在渲染质量、视图合成以及从稀疏观测中学习连续场景表示的潜力与局限性。 --- 本书特点： 本书旨在为研究生、研究人员以及从事机器人、自动驾驶、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域的工程师提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。它强调理论的严谨性与工程实践的结合，引导读者构建出真正能够“看懂”和“推理”三维世界的智能系统。全书内容组织逻辑清晰，覆盖了从基础几何计算到复杂语义理解的完整链条。

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我是一位对三维场景理解充满好奇的研究生，一直在寻找一本能够系统梳理该领域知识的教材。《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》无疑是我近期阅读过的最令人满意的一本书。它不仅仅是一个算法的堆砌，更像是一个完整的知识体系的构建。书中对语义场景重建、实例分割、物体检测等高级三维视觉任务的讲解，让我对如何让机器“理解”三维世界有了更深入的认识。我尤其欣赏书中对不同方法论的对比分析，比如，传统基于几何的方法与基于学习的方法在处理特定场景时的优劣势，以及如何将两者结合以达到更好的效果。例如，在讨论三维目标检测时，书中对比了基于Proposal的方法、Anchor-based的方法以及Anchor-free的方法，并且详细阐述了它们在精度、速度和鲁棒性方面的权衡。我非常喜欢书中对一些前沿研究方向的介绍，如神经渲染（Neural Rendering）、隐式三维表示（Implicit 3D Representations）等，这让我看到了三维视觉研究的未来发展趋势。这本书为我提供了扎实的理论基础和清晰的研究思路，我相信它将对我的论文研究产生积极的影响。

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在我看来，一本好的技术书籍，除了理论的深度，还需要有实际操作的指导。《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》在这方面也做得相当不错。虽然书中主要以理论讲解为主，但它通过大量的伪代码、算法流程图以及对关键参数的解释，为读者提供了清晰的实现思路。我尤其喜欢书中对一些经典三维视觉算法（如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法，以及RANSAC等鲁棒估计方法）的讲解，它们不仅给出了算法的原理，还讨论了在实际应用中如何调整参数以获得更好的效果。书中对开源库和常用数据集的引用，也为我进一步的学习和实践提供了便利。我曾经尝试过自己实现一些简单的三维重建算法，但常常因为对细节的理解不够而遇到瓶颈。这本书的出现，极大地解决了我的困惑，它让我能够更清晰地理解算法的每一步，从而更有针对性地进行代码实现和调试。我感觉这本书是一座宝库，里面蕴含着丰富的知识和实用的经验，它能够帮助像我一样的学习者，将理论知识转化为实际的能力。

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我一直认为，三维计算机视觉领域的发展速度非常快，一本好的书籍需要紧跟时代步伐，不断更新内容。《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》在这方面给我留下了深刻的印象。它不仅涵盖了经典的三维视觉算法，还对近年来兴起的深度学习方法进行了深入的探讨。我特别欣赏书中对学习型三维重建、神经辐射场（NeRF）等前沿技术的介绍，这些技术正在深刻地改变着三维视觉的面貌。例如，在讲解NeRF时，书中不仅介绍了它的基本原理，还讨论了其变种和优化方法，以及在各种应用场景下的潜力。这种对最新研究成果的关注，使得这本书的内容始终保持着前沿性。此外，书中对一些新兴的传感器技术，如事件相机（Event Cameras）在三维视觉中的应用，也进行了简要的介绍，这让我对未来的发展方向有了更广阔的视野。我感觉这本书就像一本活的教科书，它能够帮助我及时了解这个领域的最新动态，并为我的学习和研究提供最新的参考。

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这本书给我带来的最深刻的感受，绝对是它在概念深度和广度上的完美平衡。我一直对计算机视觉领域有着浓厚的兴趣，尤其是三维重建和场景理解这块，但很多市面上的书籍要么过于理论化，读起来枯燥乏味，要么就是只关注少数几个算法的实现细节，无法建立起一个宏观的认识。然而，《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》却像一位经验丰富的向导，一步步地引领我探索这个复杂而迷人的世界。它不仅仅是堆砌公式和算法，更注重解释这些技术背后的原理和思想。例如，在介绍多视图几何时，作者并没有直接抛出本征矩阵或基础矩阵，而是先从相机模型、对极几何等基础概念讲起，逐步推导出这些核心概念，让我在理解它们的作用和推导过程时感到豁然开朗。同样，在讨论三维点云处理时，书中对不同表示方法（如体素、点云、网格）的优劣分析，以及在不同应用场景下的适用性，都给我留下了深刻的印象。我尤其喜欢它在讲解深度学习在三维视觉中的应用时，没有回避其局限性，而是探讨了如何与传统方法相结合，取长补短，这让我对AI在三维视觉领域的未来发展有了更清晰的认识。这本书的章节安排也十分合理，从基础的相机成像原理到复杂的三维重建算法，再到高级的应用领域，逻辑清晰，层层递进，使得我在阅读过程中能够循序渐进，逐步掌握知识。我感觉这本书不仅适合初学者建立扎实的理论基础，也对有一定经验的开发者和研究人员非常有价值，能够帮助他们拓展思路，发现新的研究方向。

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作为一名在图形学领域摸爬滚打多年的工程师，我一直渴望找到一本能够真正深入讲解三维计算机视觉核心技术的书籍。我之前尝试过不少同类书籍，但很多都让我感到失望，要么翻译生硬，要么内容陈旧，要么对前沿技术涉及不足。而《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》则完全颠覆了我的预期。这本书的语言表达清晰而精准，即使是对于一些非常抽象的概念，作者也能用恰当的比喻和详实的例子来解释，让读者能够轻松理解。我特别赞赏书中对各种三维重建算法的深入剖析，不仅仅是给出算法的流程图，而是详细讲解了每一步的数学原理、算法复杂度以及在实际应用中可能遇到的挑战。例如，在介绍SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）时，书中对关键点匹配、姿态估计、稀疏/稠密重建等环节的数学推导和优化方法都做了详尽的阐述，这让我对这些算法的工作机制有了前所未有的深刻理解。此外，书中对不同数据模态（如RGB-D、激光雷达点云）的处理方法也有详细的讨论，并且结合了最新的深度学习技术，使得内容既有理论深度，又不失前沿性。我感觉这本书就像一个宝藏，每次翻阅都能发现新的亮点，它极大地提升了我解决实际三维视觉问题的能力，也激发了我对这个领域更深入研究的兴趣。

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总而言之，《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》是一本我极力推荐的书籍。它的内容涵盖了三维计算机视觉的方方面面，从基础理论到前沿技术，从算法原理到实际应用，都做了详尽的阐述。本书的优点在于其内容的深度和广度兼具，讲解的清晰度和易理解性，以及对最新研究成果的关注。我感觉这本书就像一位智慧的导师，它不仅传授了知识，更激发了我对这个领域的热情和探索欲望。我曾尝试过不少其他书籍，但没有一本能像它一样，让我感到如此充实和启发。无论是作为一本学习教材，还是一本参考手册，它都堪称经典。我毫不犹豫地将它加入我的必读书单，并且相信它会成为许多像我一样的学习者和研究者的重要财富。这本书让我对三维计算机视觉有了更系统、更深刻的认识，也为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。

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对于许多初学者来说，三维计算机视觉领域往往显得门槛较高，概念复杂，数学公式繁多。《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》在降低学习门槛方面做得非常出色。作者以一种非常耐心和易于理解的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入。我尤其赞赏书中对于相机模型、坐标系变换等基本概念的详细解释，这些是理解后续所有算法的基础。书中采用了大量的图示和实例，将抽象的数学概念形象化，大大减轻了我的阅读负担。例如，在讲解对极几何时，书中配有清晰的图示，直观地展示了极线和极点的关系，这比单纯的数学推导要容易理解得多。此外，书中还对一些常见的陷阱和误区进行了提示，帮助读者避免走弯路。我感觉这本书就像一个经验丰富的老师，它不仅教会我知识，更教会我如何学习，如何理解，如何思考。这本书无疑是为初学者量身打造的入门之作，能够帮助他们建立起对三维计算机视觉的信心和兴趣。

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这本书在人工智能与三维计算机视觉的融合方面，给我带来了全新的视角。我一直关注着AI技术在各个领域的发展，但之前对三维视觉的理解，更多地停留在传统的几何方法上。然而，《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》清晰地展示了深度学习如何深刻地改变了三维视觉的格局。书中对卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等在三维数据处理中的应用，做了详实的介绍，例如，如何利用CNN进行深度预测，如何用GNN处理点云数据，以及如何构建端到端的深度学习模型来进行三维重建和场景理解。我特别喜欢书中对不同深度学习架构的比较分析，以及它们在处理不同类型三维数据时的优劣势。例如，书中对PointNet、DGCNN等点云处理网络的讲解，以及它们在物体识别、分割等任务中的应用，都让我耳目一新。此外，书中还探讨了生成对抗网络（GANs）在三维模型生成、数据增强等方面的潜力，这让我看到了AI在创造性地解决三维问题上的广阔前景。这本书成功地将前沿的AI技术与经典的三维视觉问题相结合，为我提供了一个理解和应用AI解决复杂三维挑战的强大工具。

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我一直认为，要真正掌握一门技术，理解其背后的数学原理是必不可少的。在这方面，《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》做得非常出色。书中对于三维空间几何、相机模型、投影变换、矩阵运算等基础数学知识的讲解，既严谨又易懂，为后续的算法理解打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中对线性代数、微积分等数学工具在计算机视觉中的应用所做的细致讲解，例如，它如何利用雅可比矩阵进行优化，如何使用奇异值分解（SVD）来求解相机姿态等，这些都让我受益匪浅。我以前也接触过一些关于三维视觉的书籍，但很多在数学推导上都比较跳跃，或者直接给出结论，让人难以理解。而这本书则循序渐进，详细地展示了每一步的推导过程，甚至会回顾一些基础的数学概念，确保读者能够跟上思路。这种严谨的数学论证方式，不仅让我理解了算法的工作原理，更重要的是，它培养了我独立分析和解决问题的能力。我感觉这本书不仅仅是教我“怎么做”，更是教我“为什么这么做”，这对于我从事更深入的研究和开发工作至关重要。

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在实际应用层面，《Three-Dimensional Computer Vision (Artificial Intelligence)》为我提供了宝贵的指导。我一直从事于机器人导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）相关的项目，而三维视觉技术是这些领域的核心。书中对不同SLAM算法的详细讲解，包括基于视觉的SLAM、激光雷达SLAM以及多传感器融合SLAM，让我对各种方法的原理、优缺点以及适用场景有了更清晰的认识。我特别喜欢书中对特征点法、直接法在视觉SLAM中的应用以及它们各自的优劣势的分析。此外，书中还讨论了三维点云配准、地图构建、场景识别等与机器人应用紧密相关的主题，这为我的项目开发提供了很多启发。我曾经在项目中遇到过一些棘手的定位和建图问题，通过阅读这本书，我找到了解决问题的思路，并且能够更有效地选择和应用合适的算法。这本书不仅仅是理论的传授，更是实践的指南，它帮助我将书本知识转化为解决实际问题的能力。

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法国派CV大佬经典

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