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itissogood新蟲 (初入文壇)
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itissogood
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4樓2014-03-12 10:26:00
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3樓2014-03-12 10:01:56
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這本書有中譯本，翻譯的很爛，不建議讀，如果你希望長期從事圖像視覺方面研究，希望你不要恐懼英文。 我看過的給你說下： 【1】《computer vision algorithms and applications》這本講的不細，但是有很多圖和文獻鏈接，適合大致瀏覽，掌握大體結(jié)構(gòu)。 模式識別機器學(xué)習(xí)方面： 【2】《模式識別(第四版)》 希臘人寫的紫皮書，有中文版翻譯也可以，萬花筒。 【3】《模式分類(第二版)》有中文版，給出了很多算法的偽碼，對貝葉斯理論和統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論也有一些見解。 【4】《機器學(xué)習(xí)和模式識別》英文，非常非常好的從貝葉斯理論角度分析學(xué)習(xí)問題的書，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)問題的書，你可以從中讀到很多算法在分析上的內(nèi)涵聯(lián)系。 【6】《計算機視覺中的多視圖幾何》有關(guān)多視圖的圣經(jīng)，有中文版。 【7】《Probabilistic Robotics》，英文，有關(guān)機器人視覺的最有名著作。 【8】《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》英文，一本非常全面地講解計算機視覺的入門讀物。 亞馬遜，新浪愛問還可以搜到其他對你可能會有用的書。 所有將模式識別的書，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】中舉了手寫字符的例子，【8】舉了用MRF進行圖像去噪的例子。但是這些書的重點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中去讀的。這幾年我見過的各種算法有： 分割：閾值，mean shift，圖割，MRF，superpixel。各種聚類，模糊聚類，監(jiān)督學(xué)習(xí)以及先過分割后分類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，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CT圖像的骨頭進行了正確率較高的分類(使用SVM和隨機樹) 目標識別： 一般都是各種分類器，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，把特征聚類成visual word。 |
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itissogood5樓2014-03-12 13:26:31
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