数字图像目标检测与识别―理论与实践 [Object Detection and Recognition in Digital Images] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[波兰] Boguslaw Cyganek（B. 齐加尼克） 著，宋晓炜 译

图书标签:

• 数字图像处理
• 目标检测
• 图像识别
• 计算机视觉
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 图像分析
• 算法实现
• Python

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121286803

版次：1

商品编码：11949398

包装：平装

丛书名： 经典译丛·信息与通信技术

外文名称：Object Detection and Recognition in Digital Images

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：448###

内容简介

计算机视觉和机器模式识别是当前热门的研究领域， 目标检测和识别是其中的关键技术。本书以作者自身丰富的项目实践经验为基础， 提供了一些优选的目标检测和识别方法， 特别是基于统计和基于张量的目标检测与识别方法。本书力求理论与实践密切结合， 不仅以简洁明了的方式提供了这些方法的理论综述和必要的数学背景， 还提供了以C++编程语言为平台的可用于指导或直接移植的实现代码， 读者可基于文中及网站给出的代码开发自己工作中所需的方法。本书的实践领域主要涉及汽车应用， 包括用于路标识别或驾驶监控的视觉系统。

作者简介

Bogus?aw Cyganek博士：波兰AGH科技大学电子学系研究员及讲师，IEEE, IAPR和 SIAM会员。他的研究兴趣包括计算机视觉、模式识别以及可编程设备和嵌入式系统。他在各种期刊和学术会议单独或与他人合作发表论文90余篇，共出版著作4种。 Bogus?aw Cyganek博士：波兰AGH科技大学电子学系研究员及讲师，IEEE, IAPR和 SIAM会员。他的研究兴趣包括计算机视觉、模式识别以及可编程设备和嵌入式系统。他在各种期刊和学术会议单独或与他人合作发表论文90余篇，共出版著作4种。

目录

目 录
第1章 引言
1．1 计算机视觉的一个例子
1．2 全书内容概览
参考文献
第2章 计算机视觉中的张量方法
2．1 摘要
2．2 张量――一个数学对象
2．2．1 线性空间的主要属性
2．2．2 张量的概念
2．3 张量――数据对象
2．4 张量的基本属性
2．4．1 张量指标和分量的符号
2．4．2 张量积
2．5 张量距离测量
2．5．1 张量距离概述
2．5．2 欧几里得图像距离和标准化变换
2．6 张量场的滤波
2．6．1 张量数据的顺序统计滤波
2．6．2 各向异性扩散滤波
2．6．3 扩散过程的实现
2．7 采用结构张量观察图像
2．7．1 二维图像空间中的结构张量
2．7．2 空时结构张量
2．7．3 多通道和尺度空间结构张量
2．7．4 扩展结构张量
2．8 采用惯性张量和矩的目标表示
2．9 张量的特征分解和表示
2．10张量不变量
2．11多视点几何： 多焦点张量
2．12多线性张量方法
2．12．1 多线性代数的基本概念
2．12．2 高阶奇异值分解(HOSVD)
2．12．3 HOSVD的计算
2．12．4 HOSVD诱导基
2．12．5 张量最佳秩1近似
2．12．6 张量的秩1分解
2．12．7 最佳秩（R1， R2， …， RP）近似
2．12．8 最佳秩(R1， R2，…， RP)近似的计算
2．12．9 子空间数据表示
2．12．10非负矩阵因子分解
2．12．11非负矩阵因子分解的计算
2．12．12采用NMF的图像表示
2．12．13非负矩阵因子分解的实现
2．12．14非负张量因子分解
2．12．15目标识别的多线性方法
2．13结束语
2．13．1 本章小结
2．13．2 延伸阅读
习题
参考文献
第3章 分类方法和算法
3．1 摘要
3．2 分类框架
3．3 用于目标识别的子空间方法
3．3．1 主成分分析
3．3．2 子空间模式分类
3．4 目标识别的统计公式
3．4．1 参数化和非参数化方法
3．4．2 概率框架
3．4．3 贝叶斯决策规则
3．4．4 最大后验分类方案
3．4．5 二元分类问题
3．5 参数化方法――混合高斯
3．6 卡尔曼滤波器
3．7 非参数化方法
3．7．1 基于直方图的技术
3．7．2 比较直方图
3．7．3 多维直方图的实现
3．7．4 Parzen方法
3．8 均值移位方法
3．8．1 均值移位简介
3．8．2 连续自适应均值移位方法
3．8．3 均值移位跟踪的算法方面
3．8．4 CamShift方法的实现
3．9 神经网络
3．9．1 概率神经网络
3．9．2 概率神经网络的实现
3．9．3 汉明神经网络
3．9．4 汉明神经网络的实现
3．9．5 形态神经网络
3．10视觉模式识别中的核
3．10．1 核函数
3．10．2 核的实现
3．11数据聚类
3．11．1 k均值方法
3．11．2 模糊c均值
3．11．3 核模糊c均值
3．11．4 聚类质量的测量
3．11．5 实现问题
3．12支持向量域描述
3．12．1 支持向量机的实现
3．12．2 一类分类器集成的体系结构
3．13本章附录――用于模式分类的MATLAB和其他软件包
3．14结束语
3．14．1 本章小结
3．14．2 延伸阅读
习题
参考文献
第4章 目标检测和跟踪
4．1 简介
4．2 直接像素分类
4．2．1 基准数据采集
4．2．2 实例研究――人类皮肤检测
4．2．3 实例研究――基于像素的路标检测
4．2．4 采用分类器集成的基于像素的图像分割
4．3 基本形状检测
4．3．1 线段的检测
4．3．2 凸形状的UpWrite检测
4．4 图形检测
4．4．1 从特征点进行的规则形状检测
4．4．2 显著点的聚类
4．4．3 自适应窗生长方法
4．4．4 图形验证
4．4．5 实例研究――路标检测系统
4．5 实例研究――路标跟踪和识别
4．6 实例研究――用于目标跟踪的框架
4．7 行人检测
4．8 结束语
4．8．1 本章小结
4．8．2 延伸阅读
习题
参考文献
第5章 目标识别
5．1 摘要
5．2 从张量相位直方图和形态尺度空间进行的识别
5．2．1 在形态尺度中张量相位直方图的计算
5．2．2 张量相位直方图的匹配
5．2．3 实例研究――在形态尺度空间中采用张量相位直方图进行的目标识别
5．3 基于不变量的识别
5．3．1 实例研究――采用仿射不变矩的象形图识别
5．4 基于模板的识别
5．4．1 用于路标识别的模板匹配
5．4．2 用于模板匹配的专用距离
5．4．3 采用对数极坐标和尺度空间进行的识别
5．5 从可变形模型进行的识别
5．6 分类器集成
5．7 实例研究――用于从变形原型中进行路标识别的分类器集成
5．7．1 路标识别系统的体系结构
5．7．2 用于警告标志识别的模块
5．7．3 仲裁单元
5．8 基于张量分解的识别
5．8．1 在由模式张量HOSVD分解所张成的子空间中进行的模式识别
5．8．2 实例研究――基于采用可变形模式原型的张量分解的路标识别系统
5．8．3 实例研究――采用张量分解方法进行的手写数字识别
5．8．4 张量子空间分类器的实现
5．9 用于驾驶员状态监控的人眼识别
5．10目标分类识别
5．10．1 基于部分的目标识别
5．10．2 采用视觉词袋的识别
5．11结束语
5．11．1 本章小结
5．11．2 延伸阅读
习题
参考文献
附录A

前言/序言

译 者 序

俗话说， 眼见为实。对于人和动物来说， 在场景中对目标进行检测与识别是一种很轻松自然的生存能力。然而， 对于诸如计算机这样的机器来说， 怎样才能像人和动物一样观察目标， 甚至比人和动物观察得更好、 检测识别得更快， 这成为计算机视觉和模式识别领域的主要热点问题。对于从事该领域研究的教师、 学生以及科研人员而言， 一本全面翔实、 富有实践价值的参考书是十分必要的。本书是波兰AGH科技大学电子学系研究员及讲师Bogus?aw Cyganek博士在2009年3月出版其知名著作《三维计算机视觉技术及算法导论》(An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms)之后于2013年8月出版的又一力作。本书出版后， 因其内容系统全面， 理论体系严谨， 讲解深入浅出， 理论与实践结合紧密， 获得了读者的普遍好评。本书具有以下几个特色。首先， 本书内容全面、 重点突出。本书从张量的基本定义开始， 介绍了应用于计算机视觉和模式识别任务的张量方法， 并概述了常见的各种分类方法， 还基于波兰道路场景中的路标识别应用阐明了目标检测与跟踪、 目标识别的关键问题。全书以清晰简洁的语言， 涵盖了计算机视觉的几个关键技术： 分类、 检测、 跟踪与识别。其次， 本书的适用面广。它既适合电子工程、 计算机科学、 计算机工程等专业的本科生作为教材使用， 也适合图像、 视频信号处理， 模式识别和计算机视觉方向的硕士、 博士研究生使用， 还可以作为相关专业的科研工作者参考用书。第三， 基于作者多年从事软件开发的实践经验， 本书提供了具有很高参考价值的代码和伪代码。特别是提供了一些C++语言的完整实现和用于矩阵和张量处理的MATLAB函数， 附录中还给出用于将串行代码转换为并行版本的OpenMP库， 原书相关网站还提供了完整的软件平台、 彩色图像以及其他有用的链接， 这都便于工程应用时参考使用， 尤其适合高校的硕士、 博士研究生进行算法研究时参考使用。当然， 目标检测、 跟踪与识别是图像模式识别和计算机视觉领域的研究热点， 各种新算法和技术层出不穷， 本书只提供了迄今为止现代计算机视觉方法和算法的一个深入阐述。尽管如此， 译者仍然认为本书是一本不可多得的优秀著作。全书由中原工学院的宋晓炜、 杨蕾和瞿博阳分工翻译。其中， 前言、 第1章和第2章由宋晓炜翻译， 第3章和第4章由杨蕾翻译， 第5章和附录由瞿博阳翻译。全书由天津大学李锵教授审校。另外， 研究生吴源昭、 牛林林、 刘清丽、 杨满意、 蔡文静等也参与了书稿的部分整理准备工作。感谢Bogus�baw Cyganek博士对中文译书出版方面给予的合作。感谢国家自然科学基金项目(60902063， 61440031， 61305080)在本书翻译过程中给予的支持。感谢电子工业出版社对翻译工作的大力支持， 正是他们的严谨细致和辛勤付出， 本书才得以顺利出版。由于译者学识所限， 疏漏乃至错误在所难免， 恳请广大读者及专家不吝赐教， 提出修改意见， 我们将不胜感激。

译 者

2015年11月于郑州

前 言

我们生活在一个技术革命的时代， 在这个时代中， 某一领域的进展常常会引发另一领域的突破。类似于19世纪的工业革命， 近几十年可以称为计算机革命的新纪元。多年来,我们已经见证了微芯片技术的快速发展， 该技术造成了成本逐年降低的、 持续增长的计算能力。图形处理单元和现场可编程门阵列的并行计算系统的最新发展使之得以加强。所有这些硬件方面的成就也开启了寻求使计算机看得见并能理解它所见内容的新应用领域和可能性——这是计算机视觉领域的首要目标。然而， 虽然快速计算机在这方面有很大帮助， 但是真正产生影响的是新的、 更好的处理方法及其实现。本书给出了一些优选的目标检测和识别方法， 特别强调了统计的以及对该领域较新的基于张量的方法。然而， 有趣且重要方法的数量正在快速增长， 这使得在一本书中很难提供对这些方法的全面涵盖。因此， 本书的目标略有不同， 即这里所选择的这些方法是我自己和我的同事在很多项目中使用过的、 并且在实践中被证明是有用的方法。我们的主要领域涉及汽车应用， 其中我们尝试开发用于道路标志识别或者驾驶员监控的视觉系统。当开始写这本书的时候， 我的主要目的是： 不仅给出这些方法的综述， 还提供虽然简明但是必要的数学背景。然而， 同样重要的是所讨论方法的实现。我深信详尽理论与其实现的联系是深入理解该主题的先决条件。就这方面来说， 对实现平台的选择也不足为奇。贯穿本书并且在所附软件库中使用的C++编程语言是世界性的工业标准。这并不意味着不可以使用不同的编程平台来完成实现， 可以将所提供的代码示例用做指南或者用来直接移植。本书附有一个配套网址： www.wiley.com/go/cyganekobject， 其中包含了代码和彩图， 以及PPT、 勘误表和其他有用的链接。本书的完成是在我与合作作者J. Paul Siebert致力于三维图像处理的前一本书之后， 我对现代计算机视觉方法着迷的结果。因此， 虽然这两本书都可以单独阅读， 但在某种意义上可以将本书视为我们前一本书的延续。因此， 本书可供与计算机视觉和机器模式识别相关的所有科学家和行业从业者使用， 也可以用做对此快速发展领域感兴趣的学生的教程。

Bogus?aw Cyganek

波兰

致 谢

写一本书是一个巨大的任务。如果没有朋友、 同事、 合作伙伴以及许多其他人的帮助， 那将是不可能的， 有时我甚至不知道这些人的名字， 但我知道他们做出了杰出的工作来使本书诞生。我尤其感谢位于波兰克拉科夫(Kraków)的AGH科技大学以及学术计算机中心Cyfronet的许多同事。特别感谢Ryszard Tadeusiewicz教授和Kazimierz Wiatr教授持续的鼓励和支持。我还想要表达对来自德国柏林洪堡大学和德国航空航天中心的Ralf Reulke教授以及他所在团队的所有同事的感谢， 感谢在感兴趣的科学领域中我们富有成效的倾力合作。我非常感谢Wiley团队， 他们的帮助使这本书的出版成为可能。我想要表达对Richard Davies、 Alex King、 Nicky Skinner、 Simone Taylor、 Liz Wingett和Nur Wahidah Binte Abdul Wahid、 Shubham Dixit、 Caroline McPherson的特别感谢， 以及对我不知道他们名字但我知道他们为促使本书诞生做了杰出工作的所有其他人的特别感谢。再次非常感谢！我还要非常感谢世界各地的许多同事， 并且特别是我前一本关于三维计算机视觉的书的读者， 感谢他们的电子邮件、 提问、 建议、 缺陷报告以及我们所进行的所有讨论。所有这些都帮助我开发更好的文本和软件。在现在和将来我还要请求他们的支持。我想要好好表达对波兰共和国国家科学中心CNC的感激之情， 感谢他们对在2007-2009年以及2011-2013年在合同号no.DEC��2011/01/B/ST6/01994下进行的科研项目的经费支持， 这对本书做出了很大贡献。我还想表达对AGH科技大学出版社授权使用我前一本书的部分内容的感谢。最后， 我想要感谢我的家人： 我的妻子Magda、 我的孩子Nadia和Kamil， 以及我的母亲， 感谢他们在我完成本书的所有日子里的容忍、 支持和鼓励。

符号和缩写

B 基矩阵

C 数据类的数目

C 系数矩阵

Cx 数据集{xi}的相关矩阵

D 数据矩阵

D 距离函数

E 统计期望

i,j,k,m,n 自由坐标， 矩阵指标

1n 所有元素设置为1的n×n维矩阵

In n×n维单位矩阵

I 图像， 一幅图像的强度信号

Ix, Iy 图像I在x, y方向的空间导数

J 一系列中成分的数目

K 核矩阵

L 向量中分量的数目， 空间维度

M 聚类的数目， 图像通道的数目

N (数据)点的数目

P 概率质量函数

p 概率密度函数

P, Q, C 张量中指标的数目(张量维度)

p, q 张量的协变和逆变度

R 主成分的数目

R 实数集

T 张量

T(k) 张量T的第k个展平模式

TC 紧凑结构张量

TE 扩展结构张量

t 时间坐标

W 向量空间

W* 双向量空间

X 矩阵

XT X的转置矩阵

Xi (一系列矩阵中)第i个矩阵

x, y 空间坐标

x 列向量

xi (一系列向量中)第i个向量

{xi} 对于给定范围指标i的向量xi的集合

x（k）i 对于矩阵Xi的第k列向量

x 归一化列向量

x- 均值向量

x 正交残差向量

xi 向量x的第i个分量

∑x 数据集{xi}的协方差矩阵

ρ 直方图中的屉数目

Δ 直方图中的屉宽度

Ω 分类标记的集合

⊙ Khatri�睷ao积

�� 克罗内克(Kronecker)积

按元素的乘法[阿达马

(Hadamard)积]

按元素的除法

向量的外积

∨ 最大积

∧ 最小积

× 形态外积

�� 任意

AD 各向异性扩散

ALS 交替

《数字图像目标检测与识别：理论与实践》 本书深入探讨了数字图像目标检测与识别领域的关键理论与前沿技术，并结合丰富的实践案例，为读者提供了一个全面而系统的学习路径。内容涵盖了从基础的图像处理技术，到复杂的深度学习模型，再到实际应用中的挑战与解决方案。 核心理论模块 本书首先从基础概念入手，系统阐述了数字图像的特性、表示方式以及常用的预处理技术，如噪声抑制、对比度增强、几何变换等，这些是后续复杂算法得以有效运行的基石。随后，深入讲解了目标检测的基本原理，包括不同方法的演进过程，如基于滑动窗口的方法、选择性搜索等。 在特征提取方面，本书详细介绍了传统手工设计特征，如SIFT、HOG等，并重点阐述了深度学习方法在特征提取上的革命性突破。读者将能深入理解卷积神经网络（CNN）的架构，包括卷积层、池化层、激活函数等核心组件的工作原理，以及它们如何有效地从图像中学习到层次化的特征表示。 本书对目标检测的核心算法进行了深入剖析。从早期的R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），到单阶段检测器如YOLO系列（YOLOv1-v8）、SSD，再到Anchor-Free方法（如CornerNet, CenterNet）以及Transformer-based检测器（如DETR），本书都进行了详尽的数学推导和原理讲解。对于每种方法，都会深入分析其优势、劣势、计算复杂度以及在不同场景下的适用性。 在目标识别方面，本书不仅涵盖了基于全局特征的分类方法，更着重于目标检测框架下的识别任务。读者将学习到如何将检测出的目标区域进行分类，理解不同分类器的原理，以及如何将特征提取与分类任务有效地结合起来。 实践与应用模块 理论知识的掌握离不开实际操作。本书提供了丰富的实践指导，帮助读者将所学理论应用于实际问题。 数据集与评估： 书中详细介绍了目标检测与识别领域常用的公开数据集，如COCO, PASCAL VOC, ImageNet等，并讲解了如何对这些数据集进行预处理和标注。同时，本书也深入阐述了评估目标检测和识别性能的关键指标，如精度（Precision）、召回率（Recall）、平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）、IOU（Intersection over Union）等，并提供如何计算和解读这些指标的实例。 模型实现与调优： 本书提供了基于主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）的代码实现示例，指导读者如何搭建、训练和部署目标检测与识别模型。读者将学习到模型训练的流程，包括损失函数的选择、优化器的配置、学习率策略的设置、数据增强技术的使用等。此外，书中还详细讲解了模型调优的技巧，如超参数调整、正则化技术、模型集成等，以提升模型在实际应用中的性能。 前沿技术与未来展望： 紧跟技术发展步伐，本书还对一些前沿的检测与识别技术进行了介绍，如小目标检测、遮挡目标检测、多模态融合检测、视频目标检测等。此外，本书还对该领域的未来发展趋势进行了展望，包括更高效的算法、更鲁棒的识别能力、以及在自动驾驶、医疗影像、安防监控等领域的广泛应用前景。 技术挑战与解决方案 在实际应用中，目标检测与识别面临着诸多挑战，本书对此也进行了深入的探讨，并提供了相应的解决方案。 复杂背景下的检测： 如何在杂乱、低对比度或有遮挡的背景下准确检测出目标。 小目标检测： 如何克服小目标信息量少、特征不明显的困难。 实时性要求： 如何在保证较高精度的同时，满足实时处理的需求。 领域自适应： 如何将在一个领域训练的模型应用到另一个不同的领域，并保持性能。 数据隐私与安全： 在处理敏感数据时的隐私保护与安全考量。 本书通过分析这些挑战的根源，并结合理论知识和实践经验，为读者提供了行之有效的应对策略。 学习价值 本书适合以下人群阅读： 在校学生： 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等专业的学生，希望系统学习数字图像目标检测与识别理论。 研究人员： 从事计算机视觉、机器学习、模式识别等领域的研究人员，寻求深入理解现有技术并探索创新方法。 工程技术人员： 从事图像处理、机器学习模型开发、人工智能应用开发的工程师，希望提升在目标检测与识别方面的专业技能。 对数字图像处理与人工智能感兴趣的爱好者： 希望了解这一热门技术领域的原理与应用。 通过阅读本书，读者将能建立起坚实的理论基础，掌握前沿的算法技术，并具备将这些技术应用于实际问题的能力，从而在该领域获得深刻的理解和长足的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《数字图像目标检测与识别——理论与实践》，光听名字就觉得内容应该非常扎实。我一直对计算机视觉领域特别感兴趣，尤其是在图像识别和目标检测方面，觉得这项技术在很多场景下都大有可为，比如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等等。我总是在想，那些精准识别出图像中每一个物体，并且还能区分出它们的类别的背后，究竟隐藏着怎样深刻的理论和精巧的算法。这本书的副标题“理论与实践”更是让我看到了希望，它不仅会讲解背后的科学原理，还会提供实际操作的方法，这对于我这种既想理解原理又想动手尝试的读者来说，简直是量身定做的。我特别期待书中能够详细介绍一些经典的检测算法，比如R-CNN系列、YOLO系列，以及Faster R-CNN等等。我希望它能从最基本的概念讲起，比如图像的表示、特征提取，然后逐步深入到各种检测框架的设计思想、损失函数、非极大值抑制等关键技术。更重要的是，我希望能看到它们在实际应用中的案例分析，比如如何在复杂的背景下准确地检测出人脸，或者在海量数据中快速找到特定的物体。这本书会不会涉及到一些最新的研究进展，比如Transformer在目标检测中的应用，或者一些更高效、更鲁棒的检测模型？我非常希望它能够紧跟时代步伐，让我了解到这个领域最前沿的动态。同时，我也很关心书中在数据预处理、模型训练、评估指标以及模型部署等方面的内容。毕竟，理论再好，也需要落地才能体现价值。我希望它能提供一些实用的建议，让我能够更好地理解如何为模型选择合适的数据集，如何有效地进行数据增强，如何选择合适的训练策略和超参数，以及如何准确地评估模型的性能。

评分☆☆☆☆☆

看到《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这个书名，我第一时间联想到了那些在科学研究和工程应用中至关重要的技术。作为一名对人工智能，尤其是计算机视觉领域抱有浓厚兴趣的学生，我一直希望能有一本能够系统讲解目标检测与识别技术的权威教材。我渴望理解，究竟是什么样的数学原理和算法模型，能够赋予计算机“看”的能力，让它不仅能区分不同的物体，还能准确地知道它们在哪里。这本书的“理论”部分，我期望它能详细阐述诸如SIFT、HOG等传统特征提取方法，以及卷积神经网络（CNN）是如何成为现代目标检测基石的。我希望能够深入了解不同检测框架的精髓，比如两阶段检测器（如Faster R-CNN）的区域提议机制，以及单阶段检测器（如YOLO、SSD）如何实现端到端的检测。我尤其关注书中对于损失函数、锚框（anchor box）机制、非极大值抑制（NMS）等关键技术细节的讲解，这些往往是决定模型性能的关键。而“实践”部分，则是我最为期待的。我希望它能提供清晰的代码示例，最好是基于当下主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），并且能够指导我如何搭建、训练和评估一个目标检测模型。书中是否会包含一些实际的应用场景分析，比如如何应用于自动驾驶中的车辆识别，或者在安防领域的人脸检测？这些贴近实际应用的案例，对于我理解理论知识的价值和应用非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机如何“看”这个世界充满好奇，尤其是在图像识别和目标检测方面。《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书的书名直击了我的兴趣点。我希望这本书能够为我揭示数字图像目标检测与识别的深层理论，比如，它会不会讲解图像的形成过程，或者像素值是如何代表颜色和亮度的？我更关心的是，当计算机面对一张包含多个物体的图片时，它是如何一步步分析并识别出这些物体的。我希望书中能够详细介绍一些经典的计算机视觉算法，比如早期基于特征点的检测方法，然后重点介绍深度学习如何彻底改变了这一领域。我特别想了解卷积神经网络（CNN）的工作原理，它究竟是如何从原始像素中提取出有意义的特征的。在目标检测方面，我听说过一些名字，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，我希望这本书能够详细讲解这些算法的架构设计、工作流程以及各自的优缺点。我希望它能解释为什么有些算法是“两阶段”的，而有些是“单阶段”的，以及这些设计选择对检测速度和精度的影响。同时，“实践”二字让我充满期待，我希望这本书能提供实际的代码实现，最好是使用Python语言和主流的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。我希望书中能有详细的步骤指导，教我如何准备数据集、如何训练一个目标检测模型、如何评估模型的性能，甚至是如何将训练好的模型部署到实际应用中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对深度学习驱动的计算机视觉技术充满好奇的普通爱好者，我购买《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书，主要是出于一个非常朴素的愿望：我想搞懂那些让计算机“看见”并“理解”图像的秘密。我经常在新闻里看到关于AI在图像识别方面取得的惊人成就，比如识别出成千上万种动物、植物，或者自动驾驶汽车能够识别出道路上的行人、车辆和交通信号灯。这些都让我觉得非常神奇。我希望这本书能够为我揭开这层面纱，让我明白实现这些神奇功能的背后，究竟有哪些核心的理论支撑。比如，它会不会讲解卷积神经网络（CNN）是如何工作的？从卷积层、池化层到全连接层，这些层是如何一步步提取图像特征的？我特别好奇，那些网络结构，比如ResNet、VGG、Inception等，各自的优势和劣势是什么？在目标检测领域，我听说过一些名字，比如SSD、RetinaNet、DETR等等，我希望这本书能详细介绍它们的设计理念，比如单阶段检测器和双阶段检测器的区别，或者基于Transformer的检测器与传统CNN检测器的不同之处。我希望不仅仅是了解它们的名字，更能深入理解它们的工作流程，它们是如何在图像中框选出目标，并且为目标分配类别标签的。此外，书中提到的“实践”二字，也让我对如何将这些理论知识应用到实际问题中充满了期待。我希望它能提供一些编程上的指导，比如如何使用流行的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现这些算法，或者提供一些实际项目开发的案例，让我能够跟着书中的步骤，一步步构建自己的目标检测系统。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机视觉领域一直抱有浓厚的兴趣，特别是图像识别和目标检测技术。当看到《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书时，我觉得它很可能是我一直在寻找的那本能够系统性地讲解这一领域知识的宝藏。我期望这本书能够深入浅出地介绍目标检测的基本原理，从传统的图像处理技术过渡到现代的深度学习方法。我希望它能详细阐述卷积神经网络（CNN）是如何在图像中学习特征的，例如卷积层、池化层、激活函数等的作用，以及如何通过多层堆叠来构建强大的特征提取器。在目标检测部分，我非常期待书中能够详细介绍各种主流算法的设计思路和工作流程，例如R-CNN系列算法是如何通过区域提议网络（RPN）来生成候选框的，以及YOLO和SSD等单阶段检测器是如何在同一网络中同时完成目标定位和分类的。我希望书中能够解释这些算法背后的数学原理，比如损失函数的选择、锚框（anchor boxes）的生成和匹配策略，以及非极大值抑制（NMS）在去除冗余检测框中的作用。此外，书名中的“实践”二字让我对实际操作充满了期待。我希望书中能提供详细的编程指导，例如如何使用Python和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这些算法，并且能够提供完整的代码示例，包括数据预处理、模型训练、参数调优以及性能评估等环节。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习图像处理和机器学习相关的知识，偶然间看到了《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书。我一直对计算机视觉在现实世界中的应用非常感兴趣，特别是在图像分析和物体识别方面。我常常在思考，为什么计算机能够识别出图像中的物体，并且区分它们的种类？这本书的书名非常直观地表明了它将要涵盖的内容，即“理论”和“实践”。我非常希望它能够深入浅出地讲解目标检测和识别背后的核心理论，比如图像的特征表示、模型训练的原理、不同算法的演进等等。我对深度学习在这一领域的作用非常好奇，希望书中能够详细介绍诸如卷积神经网络（CNN）等核心模型，以及它们如何在图像中提取有用的信息。同时，“实践”这个词也让我非常期待，我希望书中能够提供一些具体的编程示例，或者项目开发的指导，让我能够将学到的理论知识应用到实际操作中。我特别想了解，如何使用这些技术来解决一些实际问题，例如在监控视频中检测异常行为，或者在医学影像中辅助诊断。书中会不会涉及到数据集的准备、模型的训练技巧、性能评估以及模型部署等方面的内容？我希望这本书能为我提供一个完整的学习路径，从基础理论到实际应用，让我能够逐步掌握目标检测和识别的核心技能。我期待这本书能够提供清晰的解释和丰富的案例，帮助我理解复杂的概念，并激发我对这个领域的进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能技术充满热情的学生，在学习过程中，我发现目标检测和识别是计算机视觉领域一个非常重要且应用广泛的方向。《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书的标题非常吸引我，因为它涵盖了理论和实践两个关键方面。我希望这本书能够提供关于目标检测与识别的全面理论知识，从基础概念讲起，例如图像的表示、特征提取的原理，一直到现代深度学习模型在这一领域的应用。我特别希望能深入了解卷积神经网络（CNN）是如何工作的，以及它如何成为目标检测和识别任务的核心。书中是否会详细介绍各种主流的目标检测算法，如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，以及它们各自的设计思想、优势和劣势？我希望能够理解这些算法是如何在图像中定位目标，并对其进行分类的。同时，书名中的“实践”让我对动手实践充满了期待。我希望书中能够提供详实的编程指南，最好是使用Python语言配合TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架。我期待书中能有完整的项目示例，指导我如何准备数据集、如何构建和训练目标检测模型、如何进行模型评估和调优，甚至是如何将模型部署到实际应用场景中。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究关于图像分析和机器学习的课题，对数字图像中的目标检测与识别技术产生了浓厚的兴趣。《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书的书名直接击中了我的需求点。我希望这本书能够提供一套系统性的理论框架，让我能够深入理解目标检测和识别的根本原理。比如，它会不会详细讲解如何从原始的像素数据中提取出具有辨识度的特征？我希望书中能详细介绍传统计算机视觉中的特征提取方法，并且重点阐述深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）是如何在这一领域发挥革命性作用的。我期待书中能深入剖析各类目标检测算法，例如，两阶段检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）的设计哲学和技术细节，包括但不限于锚框（anchor boxes）的设定、损失函数的选择、以及后处理步骤（如NMS）的原理。更重要的是，书名中的“实践”二字让我对如何将理论应用于实际问题充满期待。我希望书中能提供详实的编程实践指导，最好是基于Python语言和TensorFlow或PyTorch等流行的深度学习框架。我期待看到具体的代码实现，以及如何一步步地构建、训练和评估一个目标检测模型。我也希望书中能包含一些实际的应用案例，例如在自动驾驶、安防监控或工业自动化等领域，这样我才能更好地理解这些技术在现实世界中的价值。

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作为一名对计算机视觉领域充满热情的自学者，我一直希望能找到一本能够系统性地梳理和讲解目标检测与识别技术的书籍。《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这个书名立刻吸引了我的注意，因为它直接点明了内容的两大核心要素。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如图像的数字化表示，像素点的含义，色彩空间等。然后，逐步过渡到更复杂的理论，例如各种图像特征的提取方法，从传统的SIFT、HOG到深度学习中的卷积神经网络（CNN）是如何工作的。我非常期待书中能对不同的目标检测算法进行深入的剖析，比如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等两阶段检测器的演进过程，以及YOLO、SSD等单阶段检测器的设计思想和优劣势。我希望它能够详细讲解它们是如何在图像中生成候选框、如何进行特征融合，以及如何进行最终的分类和边界框回归。此外，“实践”部分对我来说至关重要。我希望书中能提供使用Python语言和主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）编写的示例代码，并且能够详细解释如何构建、训练和评估一个目标检测模型。我特别希望书中能包含一些实际的项目案例，例如如何在真实场景下进行人脸检测，或者在医学影像中进行病灶识别。这些案例将极大地帮助我理解理论知识在实际应用中的价值。

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我最近在为一个项目寻找关于数字图像目标检测和识别的解决方案，偶然间发现了《数字图像目标检测与识别——理论与实践》这本书。我一直在寻找一本能够提供扎实理论基础和丰富实践指导的书籍，因为它承诺了“理论与实践”的结合，这对我来说非常有吸引力。我希望这本书能够详细解释各种目标检测算法的原理，包括但不限于基于区域提议的方法（如R-CNN系列）和单阶段检测方法（如YOLO系列）。我特别想了解这些算法是如何从原始图像中提取特征，如何生成候选框，以及如何进行分类和定位的。在理论层面，我希望它能深入讲解梯度下降、反向传播等深度学习的基本概念，以及它们在目标检测模型训练中的具体应用。更重要的是，我期待书中能够提供详细的实践指导，例如如何使用Python和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这些算法。我希望书中能够包含具体的代码示例，最好能有详细的注释，并且能够指导我如何准备数据集、进行模型训练、调优参数以及评估模型性能。我也希望这本书能涉及一些实际应用案例，比如如何在工业生产中进行产品缺陷检测，或者在智能交通系统中进行车辆和行人检测。这些案例将有助于我理解如何将理论知识转化为实际的解决方案，并为我的项目提供宝贵的参考。

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翻译很不走心，第二章就出现了机器翻译的痕迹，译者本身可能就不理解张量。当然，京东本身的服务没有问题，送货也很快的。

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不错，有些用处，看看再说。

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不错不错很不错就是不错。

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正版

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这本书是正版，很不错很喜欢很实用

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不错，有些用处，看看再说。

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不错不错希望能看进去！

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数字图象处理中的好书，值得拥有

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写的很系统，对专业学习有用