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出版者:Springer

作者:Stan Z. Li

出品人:

頁數:398

译者:

出版時間:2005-3-15

價格:USD 109.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780387405957

叢書系列:

圖書標籤:

• 人臉識彆
• 模式識彆
• 計算機
• 科技
• 英語
• 小布的信息科學
• 專業
• 人臉識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 生物識彆
• 人工智能
• 安全技術
• 算法

現代光學成像與傳感技術：從基礎理論到前沿應用 作者：[此處填寫作者姓名] 齣版社：[此處填寫齣版社名稱] 齣版年份：[此處填寫齣版年份] --- 內容概要 本書旨在係統、深入地探討現代光學成像與傳感技術的基礎理論、關鍵技術及其在各個領域的廣泛應用。隨著微納加工技術、先進材料科學和高速電子學的發展，光學成像與傳感正經曆著一場深刻的變革。本書不僅涵蓋瞭經典的光學原理和成像係統設計，更聚焦於當前最前沿的研究熱點，如超分辨成像、計算成像、量子光學傳感以及在生物醫學、遙感和工業檢測中的新興應用。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，從光與物質相互作用的基本規律齣發，逐步深入到復雜係統的構建與優化，旨在為光學工程、物理學、電子信息工程以及相關交叉學科的研究人員、工程師和高年級本科生提供一本全麵、實用的參考手冊。 --- 第一部分：光學成像與傳感的基礎理論 本部分奠定瞭理解現代光學技術所需的物理學和數學基礎，強調瞭從波動光學到信息論的過渡。 第一章：光的基礎物理與傳播規律 詳細闡述瞭電磁波理論在光頻範圍內的適用性，包括光的偏振態、角動量、相乾性及其度量方法。重點討論瞭光在復雜介質（如散射介質、各嚮異性介質）中的傳播模型，引入瞭輻射傳輸方程（Radiative Transfer Equation, RTE）及其近似解，為後續的散射成像和深度感知打下基礎。 第二章：成像係統的幾何光學與像差理論 迴顧瞭基爾霍夫衍射理論和菲涅耳衍射，係統分析瞭成像係統的基礎概念，如光瞳、孔徑、視場和景深。深入解析瞭經典光學係統的固有像差，包括單色像差（球差、彗差、像散、場麯）和色差。重點介紹瞭消除或校正這些像差的現代方法，如基於自由麯麵（Freeform Optics）的設計理念和像差的Zernike多項式展開分析。 第三章：成像質量的量化與評價標準 本章專注於如何科學地評估成像係統的性能。詳細介紹瞭調製傳遞函數（MTF）和點擴散函數（PSF）的理論推導及其測量方法。討論瞭信噪比（SNR）、動態範圍以及分辨率極限的物理意義和工程實現。此外，還引入瞭信息論的視角來評估光學係統的信息容量。 --- 第二部分：先進成像技術與係統設計 本部分聚焦於超越傳統衍射極限和傳統幾何光學的創新成像方法，是本書的重點和特色之一。 第四章：計算成像（Computational Imaging）的原理與實現 計算成像代錶瞭一種將光學係統與智能算法深度融閤的新範式。本章詳細闡述瞭以下核心技術： 1. 壓縮感知成像（Compressed Sensing Imaging, CSI）：從稀疏錶示理論齣發，構建欠采樣數據到完整圖像的重建算法，特彆是在單像素相機和時間調製成像中的應用。 2. 衍射光學元件（DOE）與編碼孔徑成像：設計和優化結構化的光場調製器件，例如Lego-Moiré模式和基於深度學習的逆嚮設計方法。 3. 光場成像（Light Field Imaging）：深入分析麥剋-菲捨爾相機（Lytro-style camera）的原理，探討如何通過一個二維傳感器同時捕獲空間和角度信息，並實現後聚焦和視點閤成。 第五章：超分辨成像技術（Super-Resolution） 本章係統梳理瞭突破衍射極限（Abbe Limit）的各類技術： 1. 光學超分辨技術：詳細討論瞭STED（受激發射損耗）、PALM/STORM（光激活定位顯微）的物理機製，及其在活細胞成像中的挑戰與進展。 2. 基於算法的超分辨：包括多幀圖像超分辨（MF-SR）和基於深度捲積神經網絡（CNN）的圖像重建方法，重點分析瞭神經網絡在學習高頻細節方麵的優勢與局限。 第六章：散射介質中的成像技術 解決光在復雜散射環境（如生物組織、濃霧）中退化問題的關鍵技術。 1. 散射校正方法：包括波前整形（Wavefront Shaping）技術，如相位屏調控來聚焦散射光。 2. 時間分辨成像（Time-Gated Imaging）：利用光的飛行時間差異分離直接光和多次散射光，實現渾濁介質中的清晰成像。 3. 層析成像基礎：介紹光學相乾層析成像（OCT）和全息層析成像的理論框架及其在深度結構重建中的應用。 --- 第三部分：光學傳感與測量的前沿應用 本部分將理論與工程實踐相結閤，展示瞭新型光學技術在關鍵領域的前沿應用。 第七章：高靈敏度與量子傳感 探討如何利用量子效應提升測量的極限。 1. 量子增強測量：介紹壓縮態光（Squeezed Light）在乾涉測量中的應用，如何突破標準量子極限（SQL）。 2. 新型光譜傳感：包括基於錶麵等離子體共振（SPR）的化學/生物傳感器設計，以及高分辨率傅裏葉變換光譜儀的優化。 3. 高精度時間/距離測量：基於鎖模激光器的超快采樣技術及其在精密測距中的應用。 第八章：生物醫學成像與活體傳感 關注非侵入性、高對比度和高時空分辨率的生物成像技術。 1. 多模態生物成像係統：結閤熒光顯微成像、偏振成像和拉曼散射成像，實現對細胞和組織多尺度信息的同步獲取。 2. 體內深度成像的挑戰：討論近紅外窗口（NIR Window）內的光傳輸特性、光聲成像（Photoacoustic Imaging, PAI）的原理及其在功能性成像中的優勢。 3. 微納尺度生物傳感：基於光子晶體、超錶麵（Metasurface）的生物分子檢測器件設計與集成。 第九章：工業檢測與環境監測中的應用 聚焦於需要高可靠性和實時性的工業級解決方案。 1. 三維形貌測量：結構光、激光三角測量和相位掃描技術在精密製造和機器人引導中的應用。 2. 無損檢測（NDT）：利用紅外熱成像和太赫茲（Terahertz）成像技術對材料內部缺陷的探測與錶徵。 3. 遙感與大氣光學：大氣湍流對成像的影響及補償技術，高光譜成像在礦物勘探和環境汙染監測中的數據處理流程。 --- 總結與展望 全書最後對當前光學成像與傳感領域麵臨的重大挑戰進行瞭總結，包括大規模數據處理的需求（AI與光學硬件的融閤）、高功率/高效率光子源的開發，以及嚮柔性、可穿戴光學係統的集成化發展趨勢，為未來的研究指明瞭方嚮。本書力求提供一個全麵、前瞻性的知識體係，激勵讀者參與到這場正在進行的技術革命中。

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在閱讀《Handbook of Face Recognition》的過程中，我最直觀的感受就是其內容的全麵性和深入性。本書就像一個詳盡的地圖，為我描繪齣瞭人臉識彆技術的宏大版圖。從早期的幾何特徵匹配，到後來基於統計模型的方法，再到如今以深度學習為主導的強大算法，書中都給齣瞭詳盡的介紹和分析。我尤其對書中關於“特徵降維”和“判彆式分析”等概念的闡述記憶猶新，這些內容對於我理解如何從海量數據中提取齣具有代錶性的信息至關重要。 此外，本書對於不同應用場景下人臉識彆技術的適配性和局限性也進行瞭深入的探討。例如，在低分辨率圖像識彆、遮擋人臉識彆以及活體檢測等極具挑戰性的問題上，書中都提供瞭作者們的真知灼見和前沿研究動態。這讓我明白，人臉識彆技術並非一成不變，而是需要根據實際需求不斷進行調整和優化的。我從中獲得的不僅僅是知識，更多的是一種解決實際問題的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

《Handbook of Face Recognition》這本書，絕對是人臉識彆領域的一部重量級著作。它的內容之豐富，讓我應接不暇。從生物特徵識彆的基礎理論，到復雜的機器學習模型，再到實際工程中的挑戰，本書都進行瞭詳盡的覆蓋。我尤其喜歡書中關於“紋理分析”和“形狀分析”在人臉特徵提取中的應用講解，作者們用豐富的圖例和案例，將這些復雜的概念變得生動有趣。 令我印象深刻的是，本書對不同數據庫的介紹和比較，以及在這些數據庫上的典型算法性能錶現。這讓我能夠更清晰地瞭解當前研究的現狀和發展趨勢。而且，書中對“遷移學習”和“少樣本學習”在人臉識彆中的應用探討，也為我提供瞭一些新的思路，讓我看到如何在數據不足的情況下，依然能夠有效地訓練齣高性能的人臉識彆模型。這本書為我打開瞭通往更深層次研究的大門。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到《Handbook of Face Recognition》時，對它的期待是比較高的，而事實證明，它並沒有辜負我的期望。這本書的結構設計非常閤理，從基礎概念的引入，到復雜算法的剖析，再到實際應用的探討，層層遞進，邏輯清晰。我尤其喜歡書中對各種評估指標的詳細解釋，這讓我能夠更客觀地去衡量不同算法的性能，也為我自己在進行相關研究時提供瞭重要的參考依據。 作者們在書中對於“公平性與隱私保護”這一議題的關注，讓我眼前一亮。在人臉識彆技術日益普及的今天，如何平衡技術發展與個人隱私之間的關係，是一個亟待解決的難題。《Handbook of Face Recognition》並沒有迴避這一敏感話題，而是積極探討瞭各種潛在的倫理挑戰以及相應的技術解決方案，這充分體現瞭作者們的社會責任感和前瞻性。我深切地感受到，這本書不僅僅是一本技術指南，更是一本引導我們思考技術未來方嚮的著作。

评分☆☆☆☆☆

《Handbook of Face Recognition》這本書，對我而言，是一次前所未有的知識衝擊。其內容的深度和廣度，遠超我的想象。書中對於人臉識彆的各個細分領域，例如人臉檢測、人臉對齊、身份識彆以及情感識彆等，都進行瞭詳細的闡述。我特彆欣賞書中對“聚類算法”和“分類算法”在人臉識彆任務中的應用講解，作者們用生動形象的例子，將抽象的算法原理變得易於理解，讓我仿佛置身於一個大型的實驗室，親手操作著各種先進的識彆模型。 令我印象深刻的是，書中還對人臉識彆技術的安全性問題進行瞭深入的探討，包括對抗樣本攻擊以及相應的防禦策略。這讓我意識到，這項技術在帶來便利的同時，也伴隨著潛在的安全風險。作者們並沒有迴避這些問題，而是積極尋求解決方案，這體現瞭他們嚴謹的科學態度和對社會負責任的精神。我從中獲得的不僅僅是技術知識，更多的是對這項技術背後潛藏的復雜性和挑戰有瞭更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

打開《Handbook of Face Recognition》的扉頁，我就被它那嚴謹的學術風格所吸引。這本書就像一位博學的導師，用清晰而富有條理的語言，引導我深入探索人臉識彆的奧秘。書中對各種基礎算法的推導和解釋，細緻入微，絲毫不馬虎。我曾花費大量時間反復閱讀關於“特徵嚮量”和“相似度度量”的章節，作者們通過圖示和公式相結閤的方式，將這些抽象的概念具象化，讓我能夠真正理解它們在人臉識彆中的作用。 我特彆贊賞書中對不同算法性能評估的詳細介紹，例如準確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等。這讓我能夠從一個更科學的角度去審視和比較不同方法的優劣。而且，書中對各種數據預處理技術的闡述，也讓我明白瞭“磨刀不誤砍柴工”的道理，高質量的數據是構建高效人臉識彆係統的基石。這本書為我打開瞭一個新的視角，讓我開始思考如何更有效地解決現實世界中的人臉識彆難題。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸拜讀瞭《Handbook of Face Recognition》這本書，不得不說，這本書給我的整體體驗是一次既深刻又充滿挑戰的旅程。從我打開第一頁的那一刻起，我就被它那嚴謹的學術態度和包羅萬象的內容所吸引。雖然我本人並非該領域的頂尖專傢，但作者們以一種清晰易懂的方式，將復雜的人臉識彆技術原理、算法模型以及相關的數學基礎一一呈現在我麵前。書中對於曆史發展脈絡的迴溯，讓我對這項技術從最初的萌芽到如今的飛速發展有瞭更全麵的認識，也讓我對那些為之奮鬥的先行者們心生敬意。 最為令我印象深刻的是，本書並沒有停留在理論層麵，而是大量引用瞭實際應用案例和最新的研究成果。這使得我能夠清晰地看到，那些抽象的算法是如何轉化為我們日常生活中可見的技術，例如安防監控、身份驗證、甚至是社交媒體上的智能標簽。作者們在講解算法時，詳略得當，對於核心概念的闡述尤為細緻，往往會給齣多種角度的解釋，並配以精美的圖示，這對於像我這樣需要反復理解纔能吸收知識的讀者來說，簡直是福音。我尤其欣賞書中對不同算法優劣勢的對比分析，這幫助我更好地理解為什麼在某些場景下選擇A算法比B算法更具優勢。

评分☆☆☆☆☆

翻開《Handbook of Face Recognition》，我立刻感受到一股撲麵而來的學術氣息，這絕對不是一本淺嘗輒止的書。它如同一個詳盡的百科全書，為我打開瞭人臉識彆這個奇妙而復雜的世界。書中的內容之淵博，讓我充分體會到作者們在研究領域的深厚積纍。從基礎的圖像處理技術，到高級的深度學習模型，再到對大規模人臉數據庫的構建與管理，每一個環節都得到瞭深入的探討。我尤其對書中關於特徵提取和匹配算法的章節著迷，作者們通過清晰的數學推導和算法流程圖，將那些看似神秘的數學公式和模型邏輯梳理得井井有條。 更讓我驚嘆的是，本書並沒有局限於靜態人臉識彆，而是對動態人臉識彆、3D人臉識彆以及在復雜光照、姿態變化下的魯棒性問題也進行瞭深入的剖析。這些前沿性的研究方嚮，不僅拓展瞭我的視野，也讓我看到瞭未來人臉識彆技術的發展潛力。我曾花費大量時間鑽研其中關於“深度學習在人臉識彆中的應用”的部分，書中對捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在人臉識彆任務中的具體實現和優化策略的講解，可謂是精闢入裏，為我提供瞭寶貴的理論指導和實踐思路。

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《Handbook of Face Recognition》這本書，簡直就是一本信息寶庫，它就像一位循循善誘的老師，帶領我一步步走進人臉識彆的殿堂。最讓我受益匪淺的是，書中對一些關鍵算法的原理講解，不會生硬地丟給你一堆公式，而是會先從直觀的角度告訴你這個算法想要解決什麼問題，然後纔逐步深入到數學推導和模型細節。這種由淺入深的學習方式，對於我這樣非科班齣身的讀者來說，實在是太友好瞭。 我還注意到，書中對於大規模數據集的構建和處理也給予瞭相當的篇幅。這讓我意識到，再好的算法，如果缺乏高質量的數據支撐，也難以發揮其應有的效能。書中對數據增強、樣本均衡等關鍵技術的闡述，對我理解“巧婦難為無米之炊”的道理有著深刻的啓示。而且，書中對未來研究趨勢的展望，也讓我對這項技術的發展方嚮充滿瞭好奇和期待，我仿佛看到瞭一個充滿無限可能的新領域在我麵前徐徐展開。

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《Handbook of Face Recognition》這本書，如同一本精雕細琢的藝術品，其內容的嚴謹性和學術性令我贊嘆不已。書中對人臉識彆技術的各個方麵都進行瞭細緻的剖析，從圖像采集、預處理，到特徵提取、匹配，再到後期的應用，每一個環節都得到瞭深入的講解。我特彆對書中關於“主成分分析（PCA）”和“綫性判彆分析（LDA）”在人臉識彆中的應用闡述記憶猶新，作者們通過生動的比喻和嚴謹的數學公式，將這些高深的理論知識轉化為瞭易於理解的洞察。 令我印象深刻的是，本書還對人臉識彆在實際應用中的挑戰，例如光照變化、姿態變化、遮擋以及錶情變化等，提供瞭詳盡的分析和相應的解決方案。這讓我認識到，將理論研究成果轉化為實際可用的技術，還需要剋服諸多實際睏難。書中對“深度學習”在人臉識彆領域帶來的革命性影響的介紹，更是讓我對這項技術的未來充滿瞭無限的遐想。這本書為我提供瞭紮實的理論基礎和廣闊的研究視野。

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當我拿起《Handbook of Face Recognition》這本書時，我並沒有想到它會給我帶來如此深刻的啓示。本書的結構清晰，邏輯嚴謹，從基礎的圖像處理到復雜的人臉識彆算法，一步步引導讀者進入這個迷人的領域。我尤其對書中關於“模版匹配”和“統計模型”的章節印象深刻，作者們用精煉的語言和清晰的數學推導，將這些經典算法的原理闡釋得淋灕盡緻，讓我對人臉識彆技術的發展曆程有瞭更深刻的理解。 令我尤為驚喜的是，書中對“立體視覺”和“多模態人臉識彆”等前沿技術也進行瞭深入的探討。這讓我認識到，人臉識彆技術遠不止於二維圖像的識彆，而是正在嚮更廣闊的三維空間和多維度信息融閤的方嚮發展。本書為我提供瞭豐富的理論知識和研究思路，讓我對未來的人臉識彆技術充滿瞭期待和探索的動力。

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