Computer Vision Using Local Binary Patterns pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Matti Pietikäinen

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2011-7-8

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780857297471

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
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图像处理与模式识别前沿探索：非局部信息融合与深度学习的融合应用 图书名称： 图像处理与模式识别前沿探索：非局部信息融合与深度学习的融合应用 内容简介： 本书深入探讨了现代计算机视觉和图像处理领域中两个核心且极具挑战性的方向：非局部信息（Non-Local Information）的有效提取与利用，以及深度学习（Deep Learning）在复杂模式识别任务中的前沿应用与融合机制。本书旨在为研究生、高级本科生以及致力于图像分析、模式识别和人工智能领域的专业研究人员，提供一个理论扎实、技术前沿且具有高度实践指导意义的参考框架。 当前，传统的局部特征描述方法在处理纹理复杂、背景干扰严重或光照变化剧烈的图像时，往往难以捕捉到全局结构和长距离依赖关系，这构成了视觉系统性能提升的主要瓶颈。与此同时，深度卷积网络虽然展现出强大的特征学习能力，但在数据稀疏或需要高度可解释性的任务中，其对先验知识的融入和对细微结构信息的敏感度仍有待提高。 本书的结构设计围绕如何克服这些限制，构建更鲁棒、更精确的视觉系统展开。全书共分为六个主要部分，层层递进，从理论基础到尖端模型，全面覆盖了当前研究的热点方向。 第一部分：基础理论的深化与回顾 本部分首先对图像处理与模式识别的基础理论进行了深入的回顾与拓展，重点关注了超越传统局部算子的信息描述范式。我们详细分析了高阶统计量（Higher-Order Statistics）在纹理分析中的局限性，并引入了随机过程理论在图像噪声建模中的应用。随后，着重剖析了信息几何学在特征空间度量中的作用，特别是黎曼流形上的距离计算方法，如何更有效地表征图像特征的内在结构差异，为后续的非局部建模奠定数学基础。 第二部分：非局部信息提取的理论框架 本部分是本书的理论核心之一，聚焦于如何超越传统邻域限制，获取图像中的长距离相关性。我们详细阐述了非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法的局限性及其变种（如基于特征空间的NLM），并引入了图嵌入（Graph Embedding）的方法来建模图像像素或超像素之间的复杂依赖关系。 重点章节深入探讨了基于字典的稀疏表示（Dictionary-based Sparse Representation）如何被扩展以捕获非局部冗余。我们不仅回顾了经典的K-SVD算法，更侧重于介绍超图（Hypergraph）结构在表示图像块间多重关系方面的优势。此外，本书首次系统地探讨了随机游走（Random Walk）在图像分割和显著性检测中的应用，将其视为一种有效的非局部邻域构建方式。 第三部分：基于局部结构和非局部上下文的特征融合 在理解了非局部信息的重要性后，本部分着手解决如何将这些信息有效地与强大的局部特征相结合。我们提出了一套多尺度、多视角（Multi-scale, Multi-view）的特征融合框架。 详细介绍了结构敏感的局部描述符（Structure-Sensitive Local Descriptors），例如那些对旋转和尺度变化具有更强不变性的局部梯度方向直方图的改进版本。核心内容在于上下文门控机制（Context Gating Mechanisms）的设计，通过学习如何根据局部图像内容的复杂程度，动态调整引入非局部信息的权重。例如，在均匀区域，倾向于使用局部信息以保持细节；在纹理边界或目标轮廓处，则加强非局部信息的权重以确保一致性。我们通过核函数方法（Kernel Methods）来桥接局部欧氏空间和非局部高维特征空间，实现平滑的特征集成。 第四部分：深度学习模型中的非局部模块化设计 随着深度学习的兴起，本部分探讨了如何将非局部概念融入到卷积神经网络（CNN）架构中。我们避免了单纯堆叠全局感受野的策略，而是侧重于设计高效的非局部注意力机制（Efficient Non-Local Attention Mechanisms）。 详细分析了自注意力（Self-Attention）机制在捕获长距离依赖方面的原理，并针对其计算复杂度高的问题，引入了低秩近似（Low-Rank Approximation）和稀疏化（Sparsification）的策略来加速非局部计算。此外，本书介绍了一种创新的多路径特征交互网络（Multi-Path Feature Interaction Network），其中一个路径专注于局部残差学习，而另一个路径则专门通过图卷积网络（GCN）或优化的非局部块来聚合远程上下文信息，两者在瓶颈层进行深度交互。 第五部分：深度学习在前沿识别任务中的应用与挑战 本部分将前述的理论与模型应用于具体的计算机视觉任务，例如高精度目标检测（High-Fidelity Object Detection）、弱监督语义分割（Weakly Supervised Semantic Segmentation）以及3D点云数据的场景理解。 在目标检测中，我们重点分析了如何利用非局部上下文来解决小目标和遮挡目标的误检问题，提出了一种基于特征金字塔网络（FPN）的上下文增强模块。在弱监督分割任务中，我们展示了如何通过非局部一致性约束（Non-Local Consistency Constraints）来指导分类激活图（CAM）生成更精细的区域掩模。本部分还探讨了领域自适应（Domain Adaptation）中的特征对齐问题，指出全局和局部特征的分布差异是导致领域漂移的主要原因，并提出了基于信息熵的度量方法来平衡这种对齐。 第六部分：模型的可解释性与鲁棒性增强 现代视觉系统对可解释性和鲁棒性提出了更高要求。本书的最后一部分关注于如何验证和提升我们设计的模型的可靠性。我们探讨了基于梯度和激活图的归因方法（Attribution Methods），并扩展到如何使用反事实解释（Counterfactual Explanations）来揭示模型在非局部信息缺失或扭曲时做决策的依据。 在鲁棒性方面，我们详细介绍了如何设计对对抗性扰动（Adversarial Perturbations）具有抵抗力的特征表示。这包括在特征提取阶段引入随机化的局部模式扰动，以及在损失函数中加入基于信息理论的惩罚项，以确保模型学到的特征不仅依赖于微小的局部梯度，更依赖于全局一致的结构信息。 总结： 本书不仅是对现有技术的整合，更是一份面向未来的路线图。它强调了从局部到全局、从结构到语义的信息连续体（Information Continuum）视角，旨在推动计算机视觉研究超越孤立的特征描述，迈向真正理解图像内容的智能系统。读者将能够掌握一套强大的工具集，用于设计和评估下一代图像处理和模式识别算法。

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这本关于计算机视觉的书籍，我得说，简直是为那些痴迷于图像处理底层逻辑的硬核玩家量身定做的。它没有过多地纠缠于那些高大上的深度学习框架和预训练模型，而是深入挖掘了特征提取的“手工艺术”。我记得翻开第一章时，就被作者那种对细节的偏执所震撼。他对于不同尺度下纹理信息的捕捉，以及如何通过简单的数学操作将复杂的视觉现象量化，描述得极其清晰到位。特别是关于如何构建有效的局部描述符那一块，简直是教科书级别的详尽。作者没有直接给出“最优解”，而是带领读者一步步走过探索的过程，展示了为什么某些方法有效，而另一些则在特定场景下会暴露其局限性。那种教你“如何思考”而非仅仅“如何操作”的教学风格，对于希望真正掌握计算机视觉核心技术的工程师来说，是无价的。我用了好几周的时间才消化完其中关于特征聚合策略的部分，它让我对传统视觉方法在面对光照变化和几何形变时的鲁棒性有了全新的认识，远超我过去依赖的那些“黑箱”算法带来的肤浅理解。

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我必须承认，这本书的排版和插图质量，达到了极高的专业水准。在视觉计算领域，图文并茂是至关重要的，而这本书在这方面做得非常出色。那些用于说明特征点提取和匹配过程的示意图，清晰到几乎不需要额外的文字解释就能明白其精髓。特别是关于梯度方向和幅值的计算流程图，逻辑层次分明，层次感极强。这对于我这种偏爱通过可视化来理解抽象概念的学习者来说，简直是福音。很多技术书籍的插图模糊不清或者过于简化，导致读者需要花费大量时间去脑补作者的意图，但这里完全没有这个问题。每一张图都是精心设计过的，如同精密仪器的内部构造图，将复杂的过程分解成易于理解的模块。我甚至将其中几张关于多尺度分析的流程图打印出来贴在了我的工作台前，作为时刻提醒自己保持清晰思维的参照物。

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读完这本书，我感觉自己像是经历了一场漫长的、充满挑战的野外生存训练，而不是一次轻松的知识补给。它不是那种可以快速翻阅、轻松吸收的读物，更像是一份需要反复研磨、甚至需要配合大量代码实践的“操作手册”。作者对数学严谨性的坚持让人印象深刻，每一个公式的推导都遵循着无可挑剔的逻辑链条。我尤其欣赏它对噪声敏感性的讨论，很多初学者在实际项目中都会因为处理不好噪声而束手无策，这本书却花了不少篇幅剖析了不同噪声模型对特征点匹配精度的影响，并提供了相应的缓解策略。这种近乎苛刻的全面性，使得这本书从一本理论参考书，升华为一本实战指导手册。说实话，一开始我被其中一些复杂的数学符号弄得有点头大，但坚持读下去后，你会发现，正是这些看似繁琐的数学基石，支撑起了整个系统的稳定运行。它教会你，在计算机视觉的世界里，没有捷径可走，一切都需要坚实的理论基础作为后盾。

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这本书的叙事节奏把握得相当有趣，它并非简单地罗列技术点，而是构建了一个清晰的问题解决路径。作者总是在提出一个视觉难题后，才开始引入相应的技术工具来解决它。这种“问题驱动”的教学方式，极大地激发了我的学习兴趣。例如，在讨论到如何区分不同材质的表面时，书中巧妙地引入了几种不同的描述符变体，并用直观的图例展示了它们捕捉到的信息差异。这比我之前在其他地方看到的干巴巴的定义描述要有效得多。更棒的是，作者似乎对初学者的痛点有着深刻的理解，他会时不时地穿插一些关于“为什么现在大家都用深度学习了，我们为什么还要学这些？”的行业现状讨论，然后用极具说服力的论点阐述了经典方法的不可替代性——特别是在资源受限或需要高度可解释性的领域。这本书成功地让我对那些被时代洪流冲刷下来的技术，重新燃起了敬意和探索的欲望。

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这本书最让我感到惊喜的地方，是它对应用场景的广度和深度进行了详尽的探讨。它不仅仅停留在理论推导，而是将焦点延伸到了实际工程中的每一个细微环节。从早期的传感器校准误差如何影响后续的特征提取，到在不同帧率下如何保持特征描述符的时间一致性，这些都是教科书上通常会忽略的“边缘知识”。作者仿佛是一位经验丰富的老工程师，毫无保留地分享了他多年来踩过的“坑”以及如何绕过它们。特别是关于大规模数据集中如何高效地进行特征匹配的章节，里面提出的索引和快速搜索策略，直接为我解决了一个困扰已久的性能瓶颈问题。它教会我的不仅仅是算法本身，更是如何将这些算法融入到一个健壮、可扩展的工业级系统中的思维模式。阅读这本书，感觉就像是获得了一份包含多年实战经验的知识产权。

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