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| 編輯推薦： |
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从事机器学习和图像识别等相关理论与方法研究的科研工作者和研究生
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| 內容簡介： |
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本书系统介绍了基于层次结构模型的神经反应及其各种推广形式的学习算法,并将其应用到图像识别中.本书共分六章,首先对机器视觉和人类视觉作了概述,接下来重点介绍了经典神经反应、局部神经反应、软稀疏编码神经反应以及特征传到神经反应,*后对神经反应中的一个关键因素,即模板选择问题做了一些探索.本书理论和实验相结合，是对神经反应相关理论与方法的全面、系统、详尽的阐述.本书图文并茂，语言精练，条理清晰，方便阅读.
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| 目錄：
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目录
第1章 人类视觉与机器视觉 1
1.1 人类视觉系统 2
1 眼睛 3
2 神经系统 6
1.1.3 处理系统 7
1.2 计算机视觉系统 8
1.2.1 摄像机 10
1.2.2 计算机 12
1.2.3 图像处理 14
1.2.4 研究现状分析 15
1.3 数学系统 16
1.3.1 MATLAB软件 17
1.3.2 图像的数学表示及运算 19
1.4 小结 25
参考文献 26
第2章经典神经反应及其数学表示 29
2.1 主要目的和基本思想 30
2.2 神经反应与导出核 31
2.2.1 预备知识 31
2.2.2 神经反应与导出核的构建 35
2.2.3 神经反应的门一化 38
2.3 神经反应的不变性 39
2.4 神经反应算法的复杂性 43
2.5 实验及分析 45
2.5.1 MNIST手写数字图像数据库上的实验 45
2.5.2 手写汉字图像数据库 50
2.5.3 Yale人脸图像数据库 54
2.6 小结 56
参考文献 57
第3章 局部神经反应及其对图像的特征表示 59
3.1 局部神经反应方法产生的背景 60
3.2 局部神经反应算法 62
3.2.1 符号和说明 62
3.2.2 方法的提出 63
3.2.3 局部神经反应和神经反应的区别. 70
3.3 局部神经反应方法的算法分析 72
3.3.1 局部神经反应方法的不变性 72
3.3.2 关于范围压缩问题 76
3.4 实验结果与分析 78
3.4.1 MNIST数据库上的实验 78
3.4.2 在Yale人脸数据库上的实验 79
3.4.3Caltech人脸数据库I：的实验 80
3.5 小结 82
参考文献 83
第4章 软稀疏编码神经反应及其应用 88
4.1 研究背景和主要工作 89
4.2 准备工作及神经反应的矩阵表示 93
4.2.1 相关记号 93
4.2.2 神经反应的矩阵表示 94
4.3 软稀疏编码神经反应 96
4.3.1 软稀疏编码的动机 96
4.3.2 软稀疏编码方法 98
4.4 实验结果及分析 101
4.4.1 在MNIST数据库上的实验 101
4.4.2 在Caltech人脸数据库I：的实验 103
4.4.3 在Corel数据库上的实验 104
4.5 小结 106
参考文献 107
第5章 特征传导神经反应及其在图像检索中的应用 110
5.1 基于内容的图像检索 111
5.2 特征传导神经反应 114
5.2.1 相关概念与记号 114
5.2.2 构建特征传导神经反应. 116
5.2.3 特征传导神经反应的算法复杂性 118
5.3 基于特征传导神经反应的基于内容的图像检索方法 120
5.3.1 局部底层特征提取 121
5.3.2 相似性度量 122
5.3.3 关联性反馈 123
5.4 实验结果及分析 124
5.4.1 在Caltech人脸数据库上的实验 124
5.4.2 在Corel-1000数据库上的实验 128
5.5 小结 l33
参考文献 134
第6章 神经反应中的模板选择方法 137
6.1 “自下而上”的模板选择方法 139
6.1.1 初始模板集的确定 139
6.1.2 Tu的确定 139
6.1.3 Tv的确定 141
6.2 “自上而下”的模板选择方法 144
6.2.1 创建初始模板集 145
6.2.2 二级模板集Tv的构建 146
6.2.3 一级模板集Tu的构建 149
6.3 实验结果 152
6.3.1 在MNIST I：的模板选择实验 153
6.3.2 在Caltech 101上的模板选择实验 155
6.3.3 在Corel的模板选择实验 158
6.4 小结 160
参考文献 160
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