Object Recognition in Man, Monkey and Machine

Object Recognition in Man, Monkey and Machine pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者: 作者:Tarr, Michael J.; Bulthoff, Heinrich H.; B?lthoff, Heinrich H. 出品人: 页数:217 译者: 出版时间:1999-3 价格:$ 33.90 装帧: isbn号码:9780262700702 丛书系列:
图书标签
  • Object Recognition
  • Computer Vision
  • Neuroscience
  • Cognitive Science
  • Primate Vision
  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Perception
  • Visual System
  • Pattern Recognition
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具体描述

These interconnected essays on three-dimensional visual object recognition present cutting-edge research by some of the most creative neuroscientific, cognitive, and computational scientists in the field.Cassandra Moore and Patrick Cavanagh take a classic demonstration, the perception of "two-tone" images, and turn it into a method for understanding the nature of object representations in terms of surfaces and the interaction between bottom-up and top-down processes. Michael J. Tarr and Isabel Gauthier use computer graphics to study whether viewpoint-dependent recognition mechanisms can generalize between exemplars of perceptually defined classes. Melvyn A. Goodale and G. Keith Humphrey use innovative psychophysical techniques to investigate dissociable aspects of visual and spatial processing in brain-injured subjects. D. I. Perrett, M. W. Oram, and E. Ashbridge combine neurophysiological single-cell data from monkeys with computational analyses for a new way of thinking about the mechanisms that mediate viewpoint-dependent object recognition and mental rotation. Shimon Ullman also addresses possible mechanisms to account for viewpoint-dependent behavior, but from the perspective of machine vision. Finally, Philippe G. Schyns synthesizes work from many areas, to provide a coherent account of how stimulus class and recognition task interact.The contributors bring a wide range of methodologies to bear on the common problem of image-based object recognition.

这本书以深度剖析人类、猴子与机器在识别物体方面的表现为核心主题,通过丰富的案例研究和跨学科视角,系统探讨了生物与技术在这一领域的发展与演变。书中首先明确了“识别”的重要性,将其定义为理解复杂环境中的视觉信息,这不仅是科学研究的重要内容,更关乎实际应用,如医疗辅助、安全监控和智能设备的功能提升。接下来,作者详细描绘了人类在物体识别方面的历史演进,从早期的人类依赖经验判断到现代科技手段的介入,每一阶段都展现出技术与自然智慧相互融合的趋势。 书中通过大量经典案例展示了不同物种和系统在识别任务中的表现差异。人类依然凭借细腻的观察力和丰富的经验进行分类,这种能力在某些特定情境下仍显得不可替代。而机器学习与深度处理技术的发展,逐步展现了其强大的数据处理与模式识别能力,从简单图像分类到复杂场景理解,展示出不断提升的表现水平。同时,书中还深入分析了物种间在识别任务中的差异性,如猴子对特定动物的敏锐记忆能力,以及机器通过大规模数据训练实现的高效准确率。 此外,作者不仅关注技术层面,还探讨了生物与人工智能之间的协同作用。在某些场景中,人类与机器结合能够达到最佳效果,这种互补关系为研究提供了新的思路。书中还引入了心理学和行为科学的视角,解析了人类在物体识别中的情感因素和认知偏差,以及如何通过优化算法提升系统的可靠性。 书中对现状进行全面梳理,详细描述了当前主流技术的优势与局限,同时指出了未来发展的方向。例如,在生物识别领域,基于神经网络和自监督学习的方法正在迅速崛起,为个性化服务和精准医疗带来新的可能性。而在机器视觉方面,随着硬件性能的提升,图像处理速度和质量不断突破,推动了更多应用场景的落地。 此外,本书特别强调跨学科研究的重要性,结合计算机科学、认知心理学和神经科学的理论与实践,为读者提供了全面的理解框架。这种综合视角不仅深化了对物体识别机制的理解,也为后续研究指明了方向。书中还详细介绍了一些最新技术创新,如多模态数据融合、实时处理能力提升以及可解释性AI等,这些内容为读者展示了未来科技发展的潜力。 通过丰富的文献引用和案例分析,本书不仅系统梳理了当前物体识别领域的核心问题,还展望了技术与自然智慧融合的新路径。这种结构清晰、内容深刻的呈现方式,使读者在阅读过程中能够全面掌握知识体系。书中强调的是,理解物体识别不仅是对算法和模型的探索,更涉及复杂行为与认知过程的研究,力求让读者从多角度深入领悟这一领域的重要性。 在整体框架下,本书通过严谨的学术分析和细致的案例剖析,为研究者、科技从业者以及对人工智能兴趣爱好者提供了有价值的参考资料。无论是探索技术底层逻辑,还是在生物与机器协作模式上思考,书中都为读者提供了坚实的基础。同时,通过详细描绘不同场景下的应用效果和未来趋势,使读者能够更清晰地理解该主题在现实生活中的潜在影响和价值。总体而言,这本书以其全面性和系统性,为这一领域的知识传播做出了重要贡献,值得读者深入研读与参考。

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