作者： 张国云 郭龙源 吴健辉 胡文静

出版社：科学出版社

ISBN：9787030339164

上架时间：2012-5-17

出版日期：2012 年4月

开本：16开

页码：165

版次：1-1

所属分类： 计算机 > 数码/设计 > 综合

计算机书籍

《计算机视觉与图像识别》综合了作者多年从事计算机视觉和图像识别领域研究的成果。全书共分5章。第1章介绍了计算机视觉marr理论和摄像机透视投影的原理；第2章详细论述了三种立体匹配算法；第3章阐述了支持向量机的基本原理和求解方法，并介绍了四种类型的支持向量机算法；第4章对人脸检测、识别和跟蹤算法进行了深入的探讨研究，并论述了支持向量机人脸识别方法；第5章总结了障碍物检测的一般方法，并论述了基于视觉的障碍物检测算法。

《计算机视觉与图像识别》可作为计算机视觉、模式识别、人工智慧、图像处理等领域研究工作者的参考资料。

《计算机视觉与图像识别》

前言

第1章绪论

1．1计算机视觉的目标与任务

1．2计算机视觉的经典问题

1．3marr的计算机视觉理论框架

1．3．1视觉系统研究的三个层次

1．3．2视觉信息处理的三个阶段

1．4摄像机成像几何模型

1．5摄像机参数和透视投影

1．5．1坐标系变换和刚体变换

1．5．2摄像机参数和透视投影

第2章立体视觉匹配算法

2．1快速区域视差匹配算法

2．1．1深度信息计算及约束条件

2．1．2区域相关匹配和冗余计算消除

2．1．3基于视差梯度的可变搜寻範围区域相关匹配

2．1．4实验

2．2rank变换与匹配算法

2．2．1基于rank变换的匹配

.2．2．2rank变换在彩色图像中的套用

2．2．3立体匹配算法的评估方法

2．2．4实验

2．3基于相位一致性的红外图像匹配方法

2．3．1相位一致性和局部能量

2．3．2基于相位一致性的边缘检测

2．3．3基于相位一致性的红外图像区域匹配

2．3．4实验

第3章支持向量机算法

3．1概述

3．1．1统计学习理论

3．1．2支持向量机

3．1．3支持向量机研究现状与套用

3．2支持向量机求解方法

3．2．1预备数学知识

3．2．2二次规划求解法

3．2．3选块方法

3．2．4分解算法

3．2．5序列最小最佳化方法

3．2．6基于lagrange函式的叠代求解方法

3．2．7基于smoothing处理的牛顿求解方法

3．3l範数支持向量机算法

3．3．1分类间隔的lp範数表示

3．3．2基于lp範数分类间隔的三种支持向量机

3．3．3l1範数支持向量机算法

3．3．4仿真实验

3．4pca支持向量机算法

3．4．1pca支持向量机算法

3．4．2kernel pca支持向量机算法

3．4．3加权pca支持向量机算法

3．5小波支持向量机算法

3．5．1小波变换

3．5．2小波核函式

3．5．3小波支持向量机算法

3．5．4算法性能分析

3．6模糊二叉树支持向量机算法

3．6．1多级二叉树分类器的构造

3．6．2svm子分类器的构造

3．6．3模糊二叉树支持向量机算法

第4章人脸识别

4．1概述

4．1．1自动人脸识别技术

4．1．2人脸识别研究的意义

4．1．3人脸检测与定位

4．1．4人脸识别的主要技术方法

4．1．5人脸识别系统若干关键技术问题

4．2人脸检测与跟蹤

4．2．1haar函式及haar变换

4．2．3 adaboost级联分类器

4．2．4视频人脸跟蹤

4．2．5实验结果与分析

4．3人脸关键特徵定位与特徵抽取

4．3．1人眼检测方法

4．3．2实时人眼检测算法

4．3．3人脸归一化与姿态校正

4．3．4人脸gabor特徵抽取算法

4．4基于支持向量机的人脸识别方法

4．4．1多类分类支持向量机及其训练

4．4．2识别算法性能比对

第5章基于计算机立体视觉的障碍物检测

5．1概述

5．2基于彩色图像障碍物检测算法

5．3彩色图像的分割和提取

5．3．1彩色空间模型的选取

5．3．2分割策略

5．3．3目标区域的提取

5．4匹配和障碍物识别

5．5实验

参考文献