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itissogood新蟲(chóng) (初入文壇)
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[求助]
求推薦圖像分析與理解的好書(shū) 已有1人參與
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| 主要集中講圖像的分割，特征提取和目標(biāo)識(shí)別的。新一點(diǎn)的最好。大家說(shuō)說(shuō)有什么好書(shū)吧 |
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sukiyq
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itissogood: 金幣+10, ★★★很有幫助 2014-03-12 10:26:09
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| 視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大部頭名著很多，你得一本一本看，具體到你所問(wèn)的問(wèn)題我推薦《computer vision algorithms and applications》，因?yàn)槔锩娓饔幸徽轮v圖像分割，特征提取以及目標(biāo)識(shí)別，你可以了解這幾十年的主要進(jìn)展。12年的書(shū)。 |
2樓2014-03-12 09:39:48
itissogood
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3樓2014-03-12 10:01:56
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4樓2014-03-12 10:26:00
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這本書(shū)有中譯本，翻譯的很爛，不建議讀，如果你希望長(zhǎng)期從事圖像視覺(jué)方面研究，希望你不要恐懼英文。 我看過(guò)的給你說(shuō)下： 【1】《computer vision algorithms and applications》這本講的不細(xì)，但是有很多圖和文獻(xiàn)鏈接，適合大致瀏覽，掌握大體結(jié)構(gòu)。 模式識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)方面： 【2】《模式識(shí)別(第四版)》 希臘人寫(xiě)的紫皮書(shū)，有中文版翻譯也可以，萬(wàn)花筒。 【3】《模式分類(lèi)(第二版)》有中文版，給出了很多算法的偽碼，對(duì)貝葉斯理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論也有一些見(jiàn)解。 【4】《機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別》英文，非常非常好的從貝葉斯理論角度分析學(xué)習(xí)問(wèn)題的書(shū)，你可以從中讀到貝葉斯理論的精髓。 【5】《the elements of statistic learning》英文，非常非常好的從分析的角度分析學(xué)習(xí)問(wèn)題的書(shū)，你可以從中讀到很多算法在分析上的內(nèi)涵聯(lián)系。 【6】《計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的多視圖幾何》有關(guān)多視圖的圣經(jīng)，有中文版。 【7】《Probabilistic Robotics》，英文，有關(guān)機(jī)器人視覺(jué)的最有名著作。 【8】《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》英文，一本非常全面地講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的入門(mén)讀物。 亞馬遜，新浪愛(ài)問(wèn)還可以搜到其他對(duì)你可能會(huì)有用的書(shū)。 所有將模式識(shí)別的書(shū)，它都只是講一堆向量之間的關(guān)系，有的作者喜歡舉例，比如【4，5】中舉了手寫(xiě)字符的例子，【8】舉了用MRF進(jìn)行圖像去噪的例子。但是這些書(shū)的重點(diǎn)不在舉例而是將思想。如何把圖像變?yōu)樘卣飨蛄渴且獜奈墨I(xiàn)中去讀的。這幾年我見(jiàn)過(guò)的各種算法有： 分割：閾值，mean shift，圖割，MRF，superpixel。各種聚類(lèi)，模糊聚類(lèi)，監(jiān)督學(xué)習(xí)以及先過(guò)分割后分類(lèi)的思想也都用在分割上。 特征提�。� 最火的是SIFT和SURF和它們的改進(jìn)，然后還有一些其他的比如ORB，brief，harris，還有一些全局特征比如gist，分塊方向直方圖等等。有的文獻(xiàn)自造特征，把圖像小塊的均值，方差，梯度均值方差作為特征，我使用這些特征對(duì)CT圖像的骨頭進(jìn)行了正確率較高的分類(lèi)(使用SVM和隨機(jī)樹(shù)) 目標(biāo)識(shí)別： 一般都是各種分類(lèi)器，有監(jiān)督學(xué)習(xí)，像SVM，NN，MRF都是常用的，在圖像上一般BOW框架，把特征聚類(lèi)成visual word。 |
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itissogood5樓2014-03-12 13:26:31
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6樓2014-03-12 13:52:09
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7樓2014-03-12 16:56:35
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