具体描述
Recent years have seen dramatic progress in shape recognition algorithms applied to ever-growing image databases. They have been applied to image stitching, stereo vision, image mosaics, solid object recognition and video or web image retrieval. More fundamentally, the ability of humans and animals to detect and recognize shapes is one of the enigmas of perception. The book describes a complete method that starts from a query image and an image database and yields a list of the images in the database containing shapes present in the query image. A false alarm number is associated to each detection. Many experiments will show that familiar simple shapes or images can reliably be identified with false alarm numbers ranging from 10-5 to less than 10-300. Technically speaking, there are two main issues. The first is extracting invariant shape descriptors from digital images. Indeed, a shape can be seen from various angles and distances and in various lights. A shape can even be partially occluded by other shapes and still be identifiable. Because the extraction step is so crucial, three acknowledged shape descriptors, SIFT, MSER and LLD, are introduced. The second issue is deciding whether two shape descriptors are identifiable as the same shape or not. A perceptual principle, the Helmholtz principle, is the cornerstone of this decision. It asserts that two shapes can be identified if the probability, that their resemblance may be due to chance, is very small. Not only may this principle be useful in this identification step, but it is also used throughout the complete system that will be presented: from the extraction of shape descriptors in digital images to their grouping in whole shapes. These decisions rely on elementary stochastic geometry and compute a false alarm number. The lower this number, the more secure the identification. The description of the processes, the many experiments on digital images and the simple proofs of mathematical correctness are interlaced so as to make a reading accessible to various audiences, such as students, engineers, and researchers.
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老实说，我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在寻找关于非欧几何在图像处理中应用的书籍。这本书虽然名义上是关于形状识别，但它更像是一份关于“感知边界”的宣言。作者对于“模糊性”和“歧义性”的拥抱，是这本书最革命性的地方。他没有试图构建一个完美的、零误差的识别系统，而是深入探讨了在一个充满噪声和不确定性的世界中，我们的大脑是如何达成一个“足够好”的共识的。书中关于“观察者依赖性”对识别结果的影响分析，极具启发性，它挑战了长期以来技术领域中对客观性的盲目崇拜。我特别喜欢其中对动态系统理论的应用，它将静态的形状概念转化为一个不断演化的过程，这极大地拓宽了我对“识别”一词的理解。唯一美中不足的是，本书的参考书目异常庞大，几乎涵盖了过去一个世纪所有相关的哲学、数学和神经科学的经典著作，这使得后续的深入研究工作量倍增。
评分这本书以一种近乎散文诗的笔调，探讨了如何将物理世界中的三维实体转化为数字域中的可操作信息。它最吸引我的地方在于其对“最小描述长度原则”在形状重建中的应用的颠覆性解读。作者并没有简单地套用已有的信息论框架，而是发展了一套基于信息冗余度和压缩效率的新指标体系。这种对基础概念的重新定义，使得整本书读起来充满了新鲜感，仿佛在重新学习一门学科的ABC。它的论证是极其优雅的，每一个章节的过渡都流畅得如同河流入海，毫无突兀感。特别是当作者开始讨论“不完备信息下的最优决策”时，我感觉自己仿佛站到了一个全新的知识制高点上，俯瞰着以往所有试图解决形状识别问题的笨拙尝试。这是一部需要反复品味的佳作，它不是提供快速答案的工具书，而是一份引领你进入更高维度思考的“地图集”，其价值在于它重塑了读者的认知地图，而非简单地填充了知识点。
评分这本书，坦率地说，完全出乎我的意料。我原以为会是一本晦涩难懂的学术专著，里面充斥着我几乎无法理解的复杂公式和抽象概念。然而，作者展现出一种令人惊讶的叙事能力，将一个通常被认为是高度技术性的主题——形状识别——包裹在一种引人入胜的叙事框架中。阅读它，就像是在进行一场精心策划的智力探险。书中对“什么是形状”这个基本问题的探讨，远比我想象的要深刻和哲学化。它没有急于抛出解决方案，而是像一位经验丰富的向导，带着你一步步穿越历史、数学、乃至感知科学的迷宫。我特别欣赏作者在构建理论体系时的那种建筑师般 meticulous（一丝不苟）的精确性，每一个论点都像一块严丝合缝的砖石，支撑起一个宏大而优美的理论结构。我时常停下来，反复咀嚼那些关于范畴论在几何空间中应用的小节，那种豁然开朗的感觉，是近些年阅读技术书籍时少有的体验。它成功地让一个“硬核”的主题变得可触及，甚至可以说，是富有诗意的。这本书绝对不是那种可以囫囵吞枣的书，它需要你投入时间，但回报是丰厚的认知升级。
评分这本书的排版和语言风格，透露出一种古典学者的严谨和傲气。它不是那种为了迎合大众市场而降低门槛的作品，相反，它似乎在挑战读者，要求读者匹配其智力水平。通篇洋溢着一种不妥协的学术精神，仿佛每一个标点符号都经过了无数次锤炼。我花了好大力气才完全跟上作者对“高维特征空间嵌入”的论述，那些涉及微分几何的段落，需要我时不时地去查阅一些辅助材料。最让我印象深刻的是，作者在论证其核心“识别函数”时所采用的类比系统——他从巴赫的赋格曲结构中汲取灵感，来阐释数据点的内在层次关系。这种跨界的联想能力，展现了作者深厚的文化底蕴，也让原本冰冷的数学逻辑有了一丝艺术的温度。尽管阅读过程偶尔感到疲惫，但这种高强度的脑力运动带来的满足感，是无以复贵的。这是一部需要被“征服”的书，而不是被“阅读”的书。
评分我不得不承认，我的初衷是寻找一本实用的、能快速提升我模型准确率的工程手册，但这本书显然走了一条截然不同的道路，它追求的是“为什么”而非“如何做”。这本书的深度，简直让人有些窒息，但又是心甘情愿地沉浸其中。它更像是一部关于认知结构和信息论的哲学论文，披着“形状识别”的外衣。作者似乎对任何简化论都抱有一种警惕的态度，他不断地引入新的视角来解构我们习以为常的视觉处理过程。举例来说，书中关于“拓扑不变量在生物视觉皮层模拟中的局限性”这一章节，其论证的复杂度和广度，简直可以拿去单独出版成一本小册子。我尤其赞赏它对不同学科之间壁垒的蔑视，它毫不犹豫地将信息熵、量子场论的某些概念，甚至是一些晦涩的古代逻辑学思想，熔铸进对现代计算机视觉问题的分析中。这使得阅读过程充满了“等等，这还能这么看？”的惊喜，但也意味着，如果你期望一个标准的、分步实施的教程，那你注定会失望。这本书更像是提供了一套全新的思维工具箱，而非具体的扳手和螺丝刀。
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