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出版者:

作者:Vincze, Markus 编

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:

价格:$ 73.39

装帧:

isbn号码:9783540927808

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 认知科学
• 人工智能
• 深度学习
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 神经科学
• 视觉感知
• 机器人学

《认知视角下的视觉世界》 第一章：感知的奥秘与视觉的基石 本书深入探讨人类视觉系统的复杂运作机制，从最基础的光学原理到高级的神经认知过程，旨在构建一个全面的理解框架。我们将首先审视眼睛这一精密的生物光学仪器，剖析其结构如何协同工作，将光信号转化为可被大脑处理的电化学脉冲。晶状体的调节、视网膜上感光细胞的敏感性与分布，都是我们理解视觉输入的第一步。 随后，我们将进入视觉通路的探讨。信息如何跨越视神经，到达丘脑的外侧膝状体核（LGN），并最终投射到大脑皮层的初级视觉皮层（V1）。V1区域的特性，特别是其对边缘、方向和频率的敏感性，是构建后续复杂视觉体验的基石。我们不会仅仅停留在解剖学描述，而是会引入计算模型，解释这些初级特征是如何被提取和编码的。例如，Hubel和Wiesel的开创性工作如何揭示了简单细胞和复杂细胞的功能分区，以及这些分区如何共同构建了我们对空间频率的感知。 本章的重点在于“自下而上”的处理过程。我们探讨了视觉信息是如何从像素级的细节逐步整合，形成初步的形状和运动感知。这不仅仅是一个信号传输过程，更是一个包含了噪声过滤、对比度增强和特征提取的动态计算过程。通过对比生物视觉系统与早期人工视觉系统的局限性，读者将能更好地理解人类视觉的独特性。 第二章：从感觉信息到意义构建：视觉认知心理学 视觉不仅仅是信息的接收，更是一种主动的构建过程。第二章将焦点转向认知心理学领域，探究我们的大脑如何解释和赋予感觉信息以意义。 我们会详细解析“自上而下”的处理机制，即先前知识、期望和上下文如何影响我们对当前视觉输入的解读。著名的格式塔原理（Gestalt Principles）将作为核心分析工具，解释大脑如何自发地组织分散的视觉元素，形成有意义的整体（如接近性、相似性、闭合性）。我们将考察错觉（Illusions）的案例，这些案例并非视觉系统的“故障”，而是其高效运作规则在特定情境下的必然体现，从而暴露了底层认知假设。 本章还将深入探讨物体识别的复杂性。从识别一个简单的几何形状，到辨认一张熟悉的脸庞，中间涉及的认知资源是巨大的。我们会区分“看什么”（What pathway，腹侧通路）和“在哪里”（Where pathway，背侧通路）的功能，并探讨这两个系统如何在实际环境中无缝协作。特别地，对象恒常性（Object Constancy）——即使光照、视角或大小发生变化，我们仍能识别出同一物体——的认知机制将是本章的难点和重点。我们还会引入注意力的角色，探讨视觉搜索的策略，以及资源有限的大脑如何在海量视觉信息中聚焦关键目标。 第三章：空间感知与环境导航 人类的视觉体验是深深植根于我们所处的物理空间中的。第三章专注于视觉如何构建并维护我们对三维世界的感知。 空间感知的构建依赖于多重线索的整合，包括双目视差（Binocular Cues）、单目深度线索（Monocular Cues，如遮挡、相对大小、纹理梯度）以及运动视差（Motion Parallax）。我们将分析这些线索的相对权重及其在不同距离下的作用。例如，在近距离，视差信息占据主导；而在远距离，空气透视和纹理消失成为主要依据。 更进一步，本章将探讨视觉与运动的紧密耦合。我们不仅要“看到”空间，还要“行动”于空间之中。涉及的议题包括抓取动作的规划、避免碰撞的视觉反馈回路，以及视觉对平衡和姿态控制的贡献。我们还将探讨场景理解（Scene Understanding）——不仅仅是识别物体，而是理解物体之间的关系和场景的潜在功能（例如，厨房里的炉灶和水槽是用于烹饪的）。 此外，本章会涉及空间记忆和认知地图的形成。我们如何通过视觉体验建立对熟悉环境的内在表征，以及这种表征如何指导路径规划和导航决策。 第四章：动态视觉与时间维度 视觉并非静止的快照，而是一系列连续的感知流。第四章聚焦于时间维度在视觉信息处理中的关键作用。 首先是运动的感知。我们如何区分物体自身的运动与观察者自身的运动？对运动的感知涉及初级视觉皮层中特定神经元的响应，但更高级的运动整合需要时间累积和预测。我们会研究运动盲（Akinetopsia）等案例，这些案例揭示了整合时间信息受损的严重后果。 其次，我们将探讨视觉预测在实时互动中的必要性。我们的视觉系统总是在“超前运行”，预测物体下一刻可能出现的位置，以便我们能做出及时反应。这涉及到时间分辨率的限制以及“运动模糊”（Motion Blur）在信息编码中的双重角色——既是系统限制的产物，也是一种有用的感知增强机制。 最后，本章会引入视觉序列和故事的理解。当多个视觉事件在时间轴上展开时，我们如何将其串联成一个有意义的叙事？这要求视觉信息与时间记忆系统深度交互。 第五章：高级视觉认知与人机交互的未来 在本书的收尾部分，我们将把前述的基础理论应用于更高级的认知功能和实际应用领域。 高级视觉认知包括面部识别、情感表达的解读，以及社会场景的理解。面部识别的特殊性——例如，我们对颠倒的面孔识别能力显著下降——将作为研究特殊化认知区域（如梭状回面部区，FFA）的窗口。情绪的视觉解读如何影响我们的决策和社交行为，是本章重要的探讨方向。 最后，我们将探讨这些认知原理如何指导人机交互（HCI）的设计。在自动驾驶、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域，对人类视觉局限性（如视野、动态范围）和认知负荷的理解至关重要。我们如何设计界面和信息呈现方式，以最大限度地减少认知冲突，提高任务效率和安全性，将是实践层面的核心议题。本书的最终目标是提供一个坚实的理论基础，以期能够更有效地设计未来的视觉技术。

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我购买这本书，是因为我对那些能够挑战现有技术边界的理论感到好奇。我并非AI领域的专业人士，但我对人工智能如何“学习”和“推理”的底层逻辑有着浓厚的兴趣。《Cognitive Vision》这个名字，让我感觉它可能不仅仅是在讲授如何让机器“看”，而是如何让机器“理解”它所看到的东西。我猜想，书中可能会涉及到一些关于“泛化能力”、“迁移学习”或者“少样本学习”的讨论，也就是AI如何在有限的数据下，依然能够准确地识别出新的、未曾见过的物体或场景。我期待书中能够解释，AI是如何克服“过拟合”问题的，以及如何提高其在真实世界复杂多变环境中的鲁棒性。另外，我也对书中是否会触及“可解释性AI”在视觉领域的应用感到好奇，即AI是如何解释它做出某个视觉判断的依据的。总而言之，我希望这本书能够提供一些关于AI视觉能力“质”的提升，而非仅仅是“量”的堆砌。

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这本书的包装设计就充满了未来感，封面上的抽象图形和配色，让人一眼就能感受到这是一本关于前沿科技的书籍。在开始阅读之前，我脑海中已经勾勒出了一幅关于人工智能如何“看”世界的宏伟蓝图。我尤其期待书中能够深入探讨深度学习在图像识别领域的突破性进展，例如卷积神经网络（CNNs）是如何通过层层抽象，最终理解图像内容的。此外，我希望作者能够详细介绍一些经典的计算机视觉算法，比如SIFT、SURF等，并解释它们在实际应用中的优劣势。当然，对于目标检测、图像分割等更复杂的任务，我希望能看到书中给出清晰的理论框架和实现思路。这本书能否为我打开一扇通往人工智能视觉世界的大门，将是我的主要关注点。我猜想，书中大概会包含一些实际案例的研究，比如自动驾驶汽车如何识别交通标志、医疗影像分析如何辅助诊断等，这些内容对于理解理论的实际价值至关重要。我对书中能否提供一些代码示例持保留态度，但如果是清晰的概念讲解和算法流程展示，我将非常满意。

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这本书的名字《Cognitive Vision》让我联想到了很多关于未来科技的科幻场景。我个人一直对那些能够模拟人类智能的AI技术非常感兴趣，而视觉作为人类感知世界最重要的方式之一，自然是重中之重。我希望这本书能够引领我进入一个更加广阔的视野，探讨人工智能在理解动态场景、复杂交互以及非结构化环境方面的可能性。比如，书中是否会涉及“场景理解”的概念，即AI如何不仅仅是识别出画面中的单个物体，而是能理解它们之间的关系以及整个场景的含义？我还对“多模态融合”在视觉感知中的应用很感兴趣，例如，AI如何结合视觉信息和文本、声音等信息，来更全面地理解世界。此外，我非常好奇，这本书在探讨“认知”的时候，是否会涉及到一些关于“意图识别”、“情感分析”或者“叙事理解”的内容，因为这些都是人类视觉认知中非常高级的功能，如果AI能够实现，那将是革命性的。

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我购买这本书的初衷，很大程度上是因为我对人类视觉系统的复杂性一直感到着迷。从生物学角度来看，我们的眼睛和大脑是如何协同工作，将光信号转化为有意义的感知，这是一个多么精妙而不可思议的过程。因此，我非常希望《Cognitive Vision》能够从这个角度出发，将人类的视觉认知机制与人工智能的“视觉”能力进行对比和类比。书中是否会涉及到神经科学的研究成果，比如视觉皮层的不同区域的功能划分，以及注意力机制在人类视觉选择中的作用？我特别期待能看到一些关于“形状感知”、“颜色感知”、“运动感知”等基本视觉特征是如何在人脑中被处理的讨论。如果这本书能够清晰地解释，人工智能是如何模仿或借鉴这些生物学原理来构建其视觉模型的，那么它将具有非凡的启发意义。我还好奇，作者是否会讨论到“意象”和“概念”在视觉理解中的角色，以及人工智能能否真正达到“理解”的层级，而不仅仅是模式匹配。

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说实话，我选这本书，很大程度上是因为它的名字听起来相当“硬核”，而且“Cognitive”这个词给我一种更深层次的智能体验的期待。我不太关心那些基础的图像处理技术，比如滤波、边缘检测之类的，我相信这些在其他地方都能找到。我更感兴趣的是，这本书如何去阐述“思考”与“视觉”之间的联系。比如，当机器“看到”一张图片时，它能否像人类一样，不仅仅是识别出物体，还能推断出事件发生的可能性，甚至理解其中的情感色彩？我希望书中能探讨一些更具挑战性的问题，例如，人工智能在理解抽象概念，比如“爱”或者“悲伤”时，是如何通过视觉线索来完成的。再有就是，这本书是否会涉及“常识推理”在计算机视觉中的应用，也就是机器如何利用已有的世界知识来解释它所看到的事物。我期望的是一种能够带来全新思考方式的解读，而不是对现有技术的简单罗列。

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