图像信息融合与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘卫光 编

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2008-7

价格:39.00元

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isbn号码:9787121070280

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《智能系统中的复杂数据集成与决策支持》 本书旨在深入探讨现代智能系统中，如何有效地处理、集成和利用来自不同模态、具有高度异构性的复杂数据流，以构建鲁棒、高效的决策支持系统。 随着物联网、移动计算和传感器技术的飞速发展，我们正面临着前所未有的数据洪流。这些数据不仅来源多样（如文本、时序、网络拓扑、环境监测信号等），而且其内在结构、质量和相关性也千差万别。如何将这些看似分散、噪声缠绕的信息融合成一个统一的、高价值的知识表示，并基于此知识做出精确、实时的决策，是当前信息科学和人工智能领域的核心挑战之一。 本书聚焦于“融合”这一核心概念，但侧重于超越传统信号或图像层面的特征级融合，深入到语义层、结构层和决策逻辑层的复杂数据集成技术。我们不探讨单一模态的像素级或特征提取过程（如图像边缘检测或特定频谱分析），而是将重点放在异构信息源的对齐、知识本体的构建以及多源证据的概率推理上。 第一部分：复杂数据异构性分析与本体构建 本部分首先为读者构建一个理解复杂数据生态系统的理论框架。 第一章：多源异构数据的分类、结构化挑战与预处理范式 本章详细分析了现代智能系统所面临的五大类异构数据源（如时间序列数据、网络关系图谱、自然语言描述、结构化数据库记录和非结构化文档）。重点讨论了跨模态数据对齐的内在难度，例如如何将一个自然语言描述的事件与一个时间点上的传感器读数进行因果关联。我们引入了“信息熵失衡”的概念，用于量化不同数据源在决策贡献度上的差异，并探讨了基于信息论的自适应数据清洗策略，以减少预处理阶段的知识损失。 第二章：面向集成的数据本体论与知识图谱构建 知识的有效集成依赖于一个共享的、可推理的语义框架。本章核心阐述了如何从异构数据中提取实体、关系和属性，并将其映射到统一的本体模型（Ontology）中。我们详细介绍了基于描述逻辑（Description Logics）的本体建模方法，以及如何利用本体推理机（如OWL Reasoners）来自动发现和验证数据源之间的隐含约束和一致性。本章还将介绍如何构建和维护动态知识图谱，该图谱能够实时吸收新的、结构不一致的数据，并保持其逻辑完备性。 第二部分：深度融合架构与跨域推理 第二部分是本书的技术核心，探讨了实现真正意义上的“复杂数据集成”所需的先进算法和模型结构。 第三章：概率图模型在多证据融合中的应用 本章专注于利用概率推理工具来处理数据源之间固有的不确定性和相互依赖性。重点介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）的结构学习与参数估计，特别是如何构建层次化贝叶斯模型来模拟信息流动的复杂路径。此外，我们深入探讨了马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）在建模空间或时间上具有依赖性的数据集成问题中的应用，例如在分布式传感器网络中进行协同状态估计。 第四章：基于度量学习的跨模态特征空间映射 在缺乏精确标签或明确对应关系的情况下，如何将不同模态的低级特征映射到同一个高维的、具有判别力的共享嵌入空间（Shared Embedding Space）是至关重要的。本章详细介绍了孪生网络（Siamese Networks）和三元组网络（Triplet Networks）在度量学习中的应用，以及如何设计对比损失函数（Contrastive Loss）和三重态损失（Triplet Loss）来确保来自不同源头的相关信息在嵌入空间中彼此靠近，而不相关的则被推开。 第五章：注意力机制与动态信息权重分配 成功的融合不是简单地将所有信息平均化。本章研究了如何让系统“学会”在特定情境下关注最重要的信息源。我们引入了基于上下文的自适应注意力机制（Context-Aware Attention），该机制不仅依赖于特征本身的显著性，还依赖于外部决策目标或当前系统状态。本章提供了RNN、Transformer架构在处理序列化融合任务中的高级应用，特别是如何利用自注意力机制来量化不同时间步或不同数据通道对最终决策的贡献度。 第三部分：集成系统的决策支持与评估 本部分将焦点从信息集成转移到如何利用集成后的知识进行有效决策，并提出严格的评估体系。 第六章：集成知识驱动的决策模型与强化学习 当知识被成功集成后，如何转化为最优行动序列？本章讨论了如何构建基于集成知识图谱的决策模型，特别是如何利用图卷积网络（GCN）来增强决策单元的推理能力。随后，我们深入探讨了将复杂数据集成与强化学习（RL）相结合的范式。系统通过与环境的交互，根据融合后的全局状态信息来学习最优策略，实现了从数据感知到主动干预的闭环控制。 第七章：复杂集成系统的鲁棒性、可解释性与验证 任何依赖多源数据的系统都面临着数据源故障或对抗性攻击的风险。本章探讨了评估集成系统鲁棒性的方法，包括敏感性分析和故障注入测试。更重要的是，我们讨论了如何增强复杂集成决策的可解释性（Explainability）。通过回溯决策路径，展示哪些知识、来自哪个数据源、以多大权重被采纳，从而使用户信任并验证决策的合理性。最后，本章提出了针对异构集成系统的交叉验证和持续监控策略。 本书适合于从事高级数据科学研究、人工智能系统设计、复杂环境监测、以及需要构建高可靠性决策支持系统的工程师、研究人员和高年级学生。它提供了一个全面的视角，指导读者超越单一数据处理的局限，迈向真正意义上的多源信息智能集成。

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我是一名对计算机视觉领域充满好奇的研究生，最近我注意到了一本名为《图像信息融合与识别》的书，它的主题正是我在攻读学位期间需要深入学习的关键技术。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，从信息融合的基本概念出发，逐步深入到各种先进的融合算法，并最终理解如何将融合后的信息有效地应用于图像识别任务。我尤其感兴趣的是，书中是否会详细介绍不同类型的图像融合方法，例如基于变换域的融合（如小波变换、DCT）、基于统计学的方法（如主成分分析）以及近年来备受关注的深度学习方法。我希望能够理解这些方法的原理、优缺点以及适用的场景。在识别部分，我期望书中能涵盖主流的图像识别技术，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer模型，并且重点讲解如何将融合后的多模态图像信息融入到这些识别模型中，以提高识别的准确性和鲁棒性。我也希望书中能提供一些关于如何设计和训练用于融合图像的识别模型的研究案例，或者一些关于如何评估融合与识别协同效果的实践指导。

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我最近正在研究图像信息融合在自动驾驶领域的应用，所以《图像信息融合与识别》这本书对我的吸引力非常大。在自动驾驶中，融合来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据至关重要，这直接关系到车辆能否准确地感知周围环境，从而做出正确的决策。我希望这本书能够详细介绍各种多模态图像信息融合的技术，特别是那些能够处理不同传感器数据之间异质性（如数据类型、空间分辨率、时间同步性等）的融合方法。我特别期待书中能讲解如何实现像素级、特征级和决策级的融合，以及在不同应用场景下的权衡和选择。例如，如何在目标检测任务中，将激光雷达的点云数据与摄像头图像进行有效融合，以提升检测的鲁棒性和精度，尤其是在恶劣天气条件下。在识别方面，我希望书中能够介绍如何将融合后的信息用于物体识别、场景理解、以及行为预测等任务。我希望看到一些先进的深度学习模型，能够端到端地学习融合和识别的过程，或者提供一些将融合信息集成到现有识别框架中的策略。而且，我非常关注书中对融合信息评估的讨论，如何科学地评估融合带来的实际效益，以及如何衡量融合与识别的协同工作效率。

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我一直对如何让机器“看懂”并理解复杂场景充满兴趣，所以《图像信息融合与识别》这本书立刻吸引了我的注意。在我看来，现实世界中的信息往往是多源、多模态的，单一的图像信息往往不足以做出全面准确的判断。这本书正好触及了我一直以来思考的核心问题——如何将分散的、零散的图像信息汇聚起来，形成一个更具洞察力的整体。我非常期待书中能够深入浅出地讲解各种图像信息融合的技术，从最基础的像素级融合，到更复杂的特征级融合，再到更高层次的决策级融合，希望能让我清晰地理解它们之间的区别和联系。我尤其关注那些能够处理图像之间相互补充、相互印证的融合方法，比如在光照不足的夜晚，融合可见光和红外图像就能极大地提升物体的可见度。在识别方面，我希望这本书能提供一些先进的图像识别算法，并且能够说明如何利用融合后的信息来提升识别的精度和鲁棒性。我希望能够在这本书中找到一些关于如何设计能够处理融合信息的深度学习模型的研究思路，或者一些能够指导我如何选择和优化识别算法的原则。

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拿到《图像信息融合与识别》这本书，我最大的期待就是它能帮助我突破当前在多源图像分析方面遇到的瓶颈。我在工作中经常需要处理来自不同摄像头、不同角度、甚至不同类型的图像，比如可见光、红外、以及全景图像。这些图像各自包含着丰富但又片面的信息，如何将它们有效地融合起来，获得一个更全局、更准确的场景理解，一直是我的一个难题。我希望这本书能够系统地梳理图像信息融合的理论基础，从像素级、特征级到决策级的融合方法，都能够有清晰的讲解。我特别关注那些能够处理图像之间几何变换、辐射差异、以及语义信息不匹配问题的融合技术，因为这在实际应用中非常普遍。在识别部分，我希望它能介绍如何利用融合后的信息来提升各种识别任务的性能，例如人脸识别、车辆识别、或者异常行为检测。我希望这本书能够涵盖一些先进的识别算法，并且说明如何将融合后的多模态信息融入到这些算法中，以获得更好的鲁棒性和准确性。我更希望看到一些关于如何设计能够协同学习融合与识别过程的神经网络架构的介绍，例如一些端到端的多模态融合网络。此外，我也对书中关于信息融合的评估方法很感兴趣，如何科学地量化融合带来的增益，以及如何评估融合后的识别效果，这对于指导实际工作非常重要。

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作为一名软件开发工程师，我经常需要处理各种图像数据，并且要从中提取有用的信息来驱动业务逻辑。最近，我接手了一个项目，需要整合来自不同摄像头、不同角度的图像，并进行目标识别和跟踪。我深知，仅仅依赖单一视角的图像往往存在盲点和局限性，而信息融合是解决这一问题的关键。我非常希望能从《图像信息融合与识别》这本书中获得一些实用的技术指导。我期待书中能详细介绍各种图像信息融合的常用算法和技术，比如如何进行图像的配准、如何选择合适的融合算子，以及如何处理不同图像间的噪声和失真。在识别部分，我希望这本书能提供一些高效的目标识别和跟踪算法，并且说明如何将融合后的图像信息有效地应用到这些算法中，以提高系统的整体性能。我特别关注的是，书中是否会提供一些代码示例或者伪代码，方便我直接将其应用到实际项目中。而且，我也希望这本书能介绍一些关于如何评估融合与识别系统性能的方法，这有助于我衡量项目的进展和优化方向。

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我最近迷上了一本叫做《图像信息融合与识别》的书，说实话，我一开始是被它朴实无华的书名所吸引，心想这下终于有一本能给我解释清楚“什么叫融合，融合了到底有什么用，识别又是怎么一步步变强的”的书了。我的背景和很多初学者可能有点类似，对图像处理算是有一些皮毛的了解，知道有那么回事，但具体到怎么把不同来源的图像“合二为一”，让它们产生“1+1>2”的效果，又怎么根据融合后的信息去“认出”这个物体是什么，我总感觉像隔着一层纱。这本书的出现，就好像是帮我掀开了这层纱。我特别期待书中能够详细地讲解各种融合的原理，比如简单直接的像素级融合，听起来就很有画面感，把所有图像像素的信息直接叠起来；还有特征级融合，这听起来就高大上了，是不是要提取一些图像的“精髓”再融合？当然，最令我好奇的是决策级融合，这种是不是更偏向于“智慧”的结合，把不同源的判断结果进行整合？至于识别部分，我之前接触的识别算法大多是基于单一图像的，比如CNN，但现在很多场景都需要利用多方面的信息。我希望书中能够介绍如何将融合后的信息有效地喂给识别模型，而不是简单地堆砌。它会不会讲解一些专门为融合信息设计的识别网络？或者有没有一些通用的策略，可以让我现有的识别模型也能更好地处理融合后的数据？我也很想知道，对于那些质量参差不齐、甚至带有噪声的图像，融合技术能否帮助提高最终识别的准确性，让它变得更“聪明”一些。毕竟，现实世界中的图像信息可不是那么完美的。

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我最近拿到一本叫做《图像信息融合与识别》的书，我对这本书的兴趣点在于，它能否为我提供一个解决实际工程问题的方法论。在我的工作领域，我们经常需要整合来自不同传感器、不同时段的图像数据，比如夜间红外图像和白天可见光图像，用来进行目标监测和安全预警。目前，我们遇到的主要问题是，如何在高对比度、低信噪比等复杂环境下，将这些不同特性的图像有效地融合，从而提高我们识别和定位目标的准确性。我希望这本书能够深入探讨各种图像信息融合的策略，不仅仅是理论上的介绍，更希望它能提供一些可行的工程实现方案。比如，如何处理图像间的配准误差？如何选择合适的融合算子以最大程度地保留有用信息并抑制噪声？在识别部分，我希望书中能够介绍如何利用融合后的信息来提升目标检测、目标跟踪以及目标分类的性能。我特别关注的是，是否有一些专门针对融合图像设计的深度学习模型，或者一些能够适应融合信息特点的特征提取方法。我希望这本书能够帮助我理解，在不同的应用场景下，哪种融合策略和识别方法是更优的选择，并且能够提供一些实操性的指导，比如算法的优劣分析、性能评估方法等。

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我最近刚刚入手了《图像信息融合与识别》这本书，我对它的兴趣源于我正在进行的科研项目，需要处理来自不同传感器的大量图像数据，并从中提取有用的信息。我目前遇到的最大挑战是如何有效地将这些异构的图像信息整合成一个更全面、更鲁棒的表示，然后再基于这个表示进行准确的目标识别。市面上的书籍大多只涉及单一模态的图像处理，对于多模态信息融合的系统性介绍相对较少。因此，我非常期待这本书能够详细阐述各种图像信息融合的技术，包括但不限于：基于小波变换的融合、基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的融合、以及近期流行的深度学习驱动的融合方法。我尤其关注那些能够处理不同分辨率、不同光谱、甚至不同时间序列图像的融合技术，因为这正是我项目所面临的实际问题。在识别方面，我希望能看到如何将融合后的信息有效地用于各种识别任务，例如目标检测、目标跟踪、甚至场景理解。这本书能否提供一些针对融合特征进行优化的识别模型，或者一些能够端到端学习融合与识别过程的深度学习框架？我非常希望能够在这本书中找到一些理论上的指导，帮助我理解不同融合策略对识别性能的影响，以及如何根据具体的应用场景选择最合适的融合和识别方法。而且，如果书中能提供一些代码实现或者伪代码，那将大大加速我的研究进程。

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对于《图像信息融合与识别》这本书，我的期待之处在于它能否提供一个系统性的框架，来理解和掌握这个领域。目前市面上关于图像处理和模式识别的书籍不在少数，但很多要么过于侧重理论，要么过于关注某个特定算法，缺乏一个全局的视角。我希望这本书能够填补这个空白，从宏观上梳理信息融合的各个层级（像素级、特征级、决策级），以及在不同应用场景下（如遥感、医学影像、安防监控等）的实现方式。更重要的是，我希望它能够深入探讨信息融合的“度”——如何找到最优的融合策略，避免信息冗余或丢失，以及如何量化融合带来的增益。在识别方面，我关注的不仅仅是传统的分类、检测、分割任务，更希望它能涵盖一些更具挑战性的问题，比如跨模态识别、小样本识别，以及如何利用融合信息来增强这些任务的性能。例如，当单一模态的图像信息不足以进行准确识别时，融合其他模态（如深度、热红外）的图像信息是否能显著提升识别效果。这本书能否提供一些解决这些复杂问题的通用理论或算法框架？另外，我还对书中可能涉及到的评估指标很感兴趣。信息融合和识别的最终目的是提升整体性能，那么如何科学、全面地评估融合和识别的协同效果，将是衡量本书价值的重要维度。我希望书中能介绍一些前沿的评估方法，以及在不同任务下的评估策略，这对于指导实践和论文写作都非常有帮助。

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这部《图像信息融合与识别》的书，我拿到手后，第一感觉就是厚重，纸张的质感也很好，拿在手里沉甸甸的，预示着内容一定非常丰富。我本身从事的是计算机视觉方向的研究，对于图像处理和模式识别一直都有浓厚的兴趣。最近恰好在研究多传感器数据融合在目标检测中的应用，所以这本书的名字立刻吸引了我。我一直认为，单一传感器往往有其局限性，比如在光照变化剧烈、或者目标被遮挡的情况下，单独的图像信息可能不足以做出准确的判断。而信息融合，就像是让不同的“眼睛”互相补充，看到更全面的景象。这本书是否能提供一些理论上的突破，或者介绍一些前沿的算法，是我最期待的。我希望它不仅能讲解基本的融合方法，比如加权平均、主成分分析等，还能深入到一些更复杂的，例如基于特征级融合、决策级融合，甚至是深度学习驱动的端到端融合模型。在识别部分，我也很关注它是否涵盖了最新的深度学习模型，比如Transformer在图像识别上的应用，或者如何结合多模态信息来提升识别的鲁棒性和准确性。我知道，很多时候，识别的瓶颈不在于算法本身，而在于融合过程中丢失了关键信息，或者融合后的信息并没有有效地传递给识别模型。所以，这本书能否在“融合”与“识别”之间建立起一座坚实的桥梁，是我评判其价值的重要标准。我最近也在阅读一些相关的顶会论文，希望能在这本书中找到一些论文中的思想的根源，或者找到一些我之前忽略了的重要理论基础。当然，一本好的技术书籍，除了理论深度，也需要有足够的实践指导意义。我希望书中能包含一些实际案例，甚至是一些代码示例，这样我就可以直接上手实践，将书本上的知识转化为实际的应用。因为我深知，理论知识的学习固然重要，但只有通过实践，才能真正掌握技术，并将其灵活运用。我尤其关注的是，它是否能帮助我解决在实际项目中遇到的难题，比如如何在大规模数据集上训练高效的融合与识别模型，如何处理不平衡数据，以及如何评估融合和识别效果。

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