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出版者:Springer

作者:Solina, Franc 編

出品人:

頁數:257

译者:

出版時間:1995-12-19

價格:USD 99.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783211827307

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 理論基礎
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 算法
• 數學基礎
• 計算機科學
• 深度學習

《計算視覺的理論基石》—— 探索感知世界的數學與邏輯 本書旨在深入剖析計算視覺領域的核心理論和基礎模型，為讀者構建一個堅實的知識框架，理解計算機如何“看”懂世界。我們不局限於具體的算法實現或應用案例，而是將重點放在驅動這些算法背後的數學原理、統計學方法和邏輯推理。 第一部分：視覺信息的數學錶達與幾何基礎 本部分將從最根本的層麵齣發，探討如何用數學語言來描述和處理圖像信息。我們將首先迴顧並深化綫性代數在圖像處理中的應用，包括矩陣運算、特徵分解等，理解它們如何幫助我們錶達和分析圖像的結構。 圖像作為數據： 探討像素網格、顔色空間（如RGB, HSV, Lab）及其數學轉換，理解圖像在計算機中的本質——多維數組。 幾何變換與映射： 深入研究仿射變換、透視變換等，理解它們如何描述物體在空間中的運動和投影。這包括相機模型（針孔相機模型、相機標定）、相機內參和外參的推導與意義，以及如何從圖像坐標係轉換到世界坐標係。 度量與距離： 介紹圖像相似度度量（如歐氏距離、馬氏距離、餘弦相似度）及其在圖像匹配、檢索等任務中的作用。 連續與離散： 討論從連續的幾何概念到離散像素錶示的過渡，以及由此帶來的采樣定理（Nyquist-Shannon）等基本原理。 第二部分：從底層到中層：圖像的分析與理解 在建立起基本的數學框架後，本部分將聚焦於如何從原始圖像中提取有意義的特徵，並進行初步的分析。 邊緣檢測與特徵提取： 詳細闡述各種邊緣檢測算子（Sobel, Canny, Laplacian of Gaussian）的數學原理，理解它們如何基於圖像梯度來定位圖像中的不連續性。介紹角點檢測（Harris, FAST）和斑點檢測（SIFT, SURF）的理論基礎，理解它們為何能在不同尺度、光照和視角下保持不變性。 圖像濾波與增強： 深入探討各種濾波技術（高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波）的數學模型，理解它們在降噪、平滑方麵的原理。介紹圖像增強的技術，如直方圖均衡化及其背後的概率分布理論。 紋理分析： 探索描述圖像紋理的數學模型，如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，理解它們如何量化圖像的局部灰度分布特徵。 形狀錶示與描述： 討論不同形狀的數學錶示方法，如輪廓描述（傅裏葉描述符、Hu矩）、形狀上下文等，理解它們如何捕捉形狀的內在屬性。 第三部分：高級視覺任務的理論基石 本部分將進一步拓展，深入探討一些更高級的計算視覺任務背後的理論支撐。 立體視覺與深度估計： 詳細講解雙目立體視覺的基本原理，包括視差的概念、立體匹配（如SGM算法背後的能量最小化思想）的理論框架。介紹單目深度估計的挑戰以及一些基於學習的方法的理論依據。 運動分析與跟蹤： 探索光流法的理論基礎（如Lucas-Kanade算法的最小二乘法原理），理解如何從連續的圖像序列中估計像素的運動。介紹卡爾曼濾波、粒子濾波等在目標跟蹤中的應用，理解它們如何在不確定性下進行狀態估計。 三維重建： 介紹攝影測量學（Photogrammetry）的基本原理，包括多視圖幾何、對極幾何、基礎矩陣和本質矩陣的推導與應用。理解如何從二維圖像重建三維場景。 物體識彆與分類的統計模型： 深入討論貝葉斯分類器、支持嚮量機（SVM）等經典機器學習算法在物體識彆中的理論基礎，包括概率推理、決策邊界、核函數等。 第四部分：深度學習在計算視覺中的理論演進 本部分將梳理深度學習在計算視覺領域蓬勃發展的理論根源，理解其核心概念的數學與統計學基礎。 神經網絡的基礎： 迴顧感知機、多層感知機（MLP）的結構和激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh）的數學性質。 反嚮傳播算法： 詳細推導反嚮傳播算法，理解其如何基於鏈式法則實現誤差的有效傳播和模型參數的優化。 捲積神經網絡（CNN）： 深入剖析捲積層、池化層、全連接層的數學運算和功能。理解捲積核的作用、感受野的概念，以及它們如何實現權值共享和特徵的層級提取。 損失函數與優化： 探討常用的損失函數（交叉熵、均方誤差）及其統計學意義。介紹梯度下降及其變種（Adam, SGD with momentum）的數學原理，理解它們如何驅動模型收斂。 正則化與泛化： 解釋L1/L2正則化、Dropout等技術如何緩解過擬閤，提高模型的泛化能力，理解其統計學解釋。 本書的讀者對象包括但不限於計算機視覺方嚮的研究生、博士生、相關領域的研究人員以及對計算視覺理論有深入興趣的開發者。我們期望通過本書，讀者能夠超越對具體算法的淺層理解，建立起對計算視覺內在規律的深刻洞察，從而能夠更有效地解決實際問題，並為該領域的未來發展貢獻力量。

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我必須承認，這本書在介紹現代神經網絡在視覺任務中的應用時，顯得相對保守且篇幅有限。它似乎更專注於那些經過時間檢驗、具有明確數學定義的經典方法，比如基於統計學的模型和明確的幾何約束。對於那些熱衷於最新的Transformer架構或生成對抗網絡（GANs）最新變體的讀者來說，這本書可能顯得有些“過時”或“缺乏前沿性”。它沒有花費大量篇幅去討論如何調優超參數或者利用GPU加速，更多的是在探討什麼是“最優”的視覺錶示，以及如何用數學工具來定義“清晰度”或“結構一緻性”。因此，它更像是一本奠基性的著作，為你提供瞭理解更復雜、更“流行”方法的理論背景，而非直接教你如何使用最新的工具包。它要求讀者具備較高的數學成熟度，否則很容易在開篇就被其深厚的理論背景勸退。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它對“信息論視角”下的視覺建模的深刻洞察。作者似乎試圖將計算機視覺的諸多問題，重新框定在一個信息損失與重建的框架下進行討論，這提供瞭一種全新的、宏觀的視角。這種方法論上的創新，遠比單純的算法堆砌要來得有價值。例如，它對圖像去噪問題不僅僅是給齣一個濾波器的公式，而是從信息熵的角度去探討噪聲的本質，這極大地拓寬瞭我的思路。雖然這本書的某些部分對於非專業人士來說可能門檻極高，但對於那些希望在視覺領域做齣理論突破的研究人員而言，它提供瞭一套完整的、自洽的理論工具箱。它不是一本“速查手冊”，而是一部需要時間去沉澱和消化的思想結晶，每一次重讀都能發掘齣新的理解層次。

评分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常具有“老派”學者的風範，它強調的是完備性和一緻性，仿佛在搭建一座數學的紀念碑。閱讀過程中，我發現它在處理多視圖幾何的共綫性和共麵性約束時，所采用的錶述方式極其嚴謹，幾乎沒有留下任何歧義的空間。這種對細節的執著，使得我在處理一些邊緣案例時，能夠迅速定位到理論的源頭，而不是在各種開源實現的代碼注釋中迷失方嚮。坦白說，有些章節的數學密度高到令人眩暈，需要搭配筆記本和大量的草稿紙纔能跟上作者的思路。它更像是一本參考手冊，而不是一本可以放鬆閱讀的書籍。然而，正是這種近乎苛刻的嚴謹性，保證瞭書中所有結論的可靠性，為任何基於此理論構建的復雜係統提供瞭堅實的邏輯保證。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是數學愛好者和計算機視覺初學者的福音，它深入淺齣地剖析瞭諸多底層理論。作者沒有滿足於僅僅羅列算法，而是將焦點放在瞭支撐這些算法的數學基礎之上，比如從綫性代數到概率論的嚴謹推導，這對於想要真正理解“為什麼”而非僅僅停留在“怎麼做”的讀者來說，是極其寶貴的。我尤其欣賞它對經典幾何投影模型和現代優化理論結閤的闡述，那種層層遞進的邏輯結構，使得即便是復雜的概念，也能在讀者的腦海中構建起清晰的知識框架。對於那些在實際工作中遇到性能瓶頸，需要迴溯理論尋找突破口的工程師來說，這本書提供瞭堅實的理論後盾。它不像某些教科書那樣乾巴巴地堆砌公式，而是通過巧妙的例子和直觀的解釋，將抽象的數學語言轉化為可操作的洞察力。可以說，它為構建穩固的計算機視覺知識大廈打下瞭無人能及的地基。

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初次翻開這本大部頭時，我略感有些吃力，它全然不像市麵上那些注重工程實現的“速成手冊”，反而更像是一部嚴謹的學術專著。它的敘事風格非常內斂和精確，很少有花哨的排版或引人注目的彩圖，所有的篇幅都緻力於打磨概念的定義和定理的證明。我花瞭相當長的時間纔消化完關於張量分析和流形幾何在三維重建中的應用那幾章，但一旦理解瞭，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。這本書的價值在於它毫不妥協的深度，它不迎閤讀者的理解習慣，而是強迫你提升到更高的思維層次去審視視覺信息的本質。如果你期望快速上手一個深度學習框架，這本書可能不是你的首選，但如果你誌在成為該領域的理論研究者，並希望未來能夠提齣原創性的框架，那麼這本書的每一頁都值得你反復研讀和推敲。

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