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出版者:Springer

作者:Stan Z. Li

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2005-3-15

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387405957

丛书系列:

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现代光学成像与传感技术：从基础理论到前沿应用 作者：[此处填写作者姓名] 出版社：[此处填写出版社名称] 出版年份：[此处填写出版年份] --- 内容概要 本书旨在系统、深入地探讨现代光学成像与传感技术的基础理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。随着微纳加工技术、先进材料科学和高速电子学的发展，光学成像与传感正经历着一场深刻的变革。本书不仅涵盖了经典的光学原理和成像系统设计，更聚焦于当前最前沿的研究热点，如超分辨成像、计算成像、量子光学传感以及在生物医学、遥感和工业检测中的新兴应用。 全书结构严谨，逻辑清晰，从光与物质相互作用的基本规律出发，逐步深入到复杂系统的构建与优化，旨在为光学工程、物理学、电子信息工程以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级本科生提供一本全面、实用的参考手册。 --- 第一部分：光学成像与传感的基础理论 本部分奠定了理解现代光学技术所需的物理学和数学基础，强调了从波动光学到信息论的过渡。 第一章：光的基础物理与传播规律 详细阐述了电磁波理论在光频范围内的适用性，包括光的偏振态、角动量、相干性及其度量方法。重点讨论了光在复杂介质（如散射介质、各向异性介质）中的传播模型，引入了辐射传输方程（Radiative Transfer Equation, RTE）及其近似解，为后续的散射成像和深度感知打下基础。 第二章：成像系统的几何光学与像差理论 回顾了基尔霍夫衍射理论和菲涅耳衍射，系统分析了成像系统的基础概念，如光瞳、孔径、视场和景深。深入解析了经典光学系统的固有像差，包括单色像差（球差、彗差、像散、场曲）和色差。重点介绍了消除或校正这些像差的现代方法，如基于自由曲面（Freeform Optics）的设计理念和像差的Zernike多项式展开分析。 第三章：成像质量的量化与评价标准 本章专注于如何科学地评估成像系统的性能。详细介绍了调制传递函数（MTF）和点扩散函数（PSF）的理论推导及其测量方法。讨论了信噪比（SNR）、动态范围以及分辨率极限的物理意义和工程实现。此外，还引入了信息论的视角来评估光学系统的信息容量。 --- 第二部分：先进成像技术与系统设计 本部分聚焦于超越传统衍射极限和传统几何光学的创新成像方法，是本书的重点和特色之一。 第四章：计算成像（Computational Imaging）的原理与实现 计算成像代表了一种将光学系统与智能算法深度融合的新范式。本章详细阐述了以下核心技术： 1. 压缩感知成像（Compressed Sensing Imaging, CSI）：从稀疏表示理论出发，构建欠采样数据到完整图像的重建算法，特别是在单像素相机和时间调制成像中的应用。 2. 衍射光学元件（DOE）与编码孔径成像：设计和优化结构化的光场调制器件，例如Lego-Moiré模式和基于深度学习的逆向设计方法。 3. 光场成像（Light Field Imaging）：深入分析麦克-菲舍尔相机（Lytro-style camera）的原理，探讨如何通过一个二维传感器同时捕获空间和角度信息，并实现后聚焦和视点合成。 第五章：超分辨成像技术（Super-Resolution） 本章系统梳理了突破衍射极限（Abbe Limit）的各类技术： 1. 光学超分辨技术：详细讨论了STED（受激发射损耗）、PALM/STORM（光激活定位显微）的物理机制，及其在活细胞成像中的挑战与进展。 2. 基于算法的超分辨：包括多帧图像超分辨（MF-SR）和基于深度卷积神经网络（CNN）的图像重建方法，重点分析了神经网络在学习高频细节方面的优势与局限。 第六章：散射介质中的成像技术 解决光在复杂散射环境（如生物组织、浓雾）中退化问题的关键技术。 1. 散射校正方法：包括波前整形（Wavefront Shaping）技术，如相位屏调控来聚焦散射光。 2. 时间分辨成像（Time-Gated Imaging）：利用光的飞行时间差异分离直接光和多次散射光，实现浑浊介质中的清晰成像。 3. 层析成像基础：介绍光学相干层析成像（OCT）和全息层析成像的理论框架及其在深度结构重建中的应用。 --- 第三部分：光学传感与测量的前沿应用 本部分将理论与工程实践相结合，展示了新型光学技术在关键领域的前沿应用。 第七章：高灵敏度与量子传感 探讨如何利用量子效应提升测量的极限。 1. 量子增强测量：介绍压缩态光（Squeezed Light）在干涉测量中的应用，如何突破标准量子极限（SQL）。 2. 新型光谱传感：包括基于表面等离子体共振（SPR）的化学/生物传感器设计，以及高分辨率傅里叶变换光谱仪的优化。 3. 高精度时间/距离测量：基于锁模激光器的超快采样技术及其在精密测距中的应用。 第八章：生物医学成像与活体传感 关注非侵入性、高对比度和高时空分辨率的生物成像技术。 1. 多模态生物成像系统：结合荧光显微成像、偏振成像和拉曼散射成像，实现对细胞和组织多尺度信息的同步获取。 2. 体内深度成像的挑战：讨论近红外窗口（NIR Window）内的光传输特性、光声成像（Photoacoustic Imaging, PAI）的原理及其在功能性成像中的优势。 3. 微纳尺度生物传感：基于光子晶体、超表面（Metasurface）的生物分子检测器件设计与集成。 第九章：工业检测与环境监测中的应用 聚焦于需要高可靠性和实时性的工业级解决方案。 1. 三维形貌测量：结构光、激光三角测量和相位扫描技术在精密制造和机器人引导中的应用。 2. 无损检测（NDT）：利用红外热成像和太赫兹（Terahertz）成像技术对材料内部缺陷的探测与表征。 3. 遥感与大气光学：大气湍流对成像的影响及补偿技术，高光谱成像在矿物勘探和环境污染监测中的数据处理流程。 --- 总结与展望 全书最后对当前光学成像与传感领域面临的重大挑战进行了总结，包括大规模数据处理的需求（AI与光学硬件的融合）、高功率/高效率光子源的开发，以及向柔性、可穿戴光学系统的集成化发展趋势，为未来的研究指明了方向。本书力求提供一个全面、前瞻性的知识体系，激励读者参与到这场正在进行的技术革命中。

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在阅读《Handbook of Face Recognition》的过程中，我最直观的感受就是其内容的全面性和深入性。本书就像一个详尽的地图，为我描绘出了人脸识别技术的宏大版图。从早期的几何特征匹配，到后来基于统计模型的方法，再到如今以深度学习为主导的强大算法，书中都给出了详尽的介绍和分析。我尤其对书中关于“特征降维”和“判别式分析”等概念的阐述记忆犹新，这些内容对于我理解如何从海量数据中提取出具有代表性的信息至关重要。 此外，本书对于不同应用场景下人脸识别技术的适配性和局限性也进行了深入的探讨。例如，在低分辨率图像识别、遮挡人脸识别以及活体检测等极具挑战性的问题上，书中都提供了作者们的真知灼见和前沿研究动态。这让我明白，人脸识别技术并非一成不变，而是需要根据实际需求不断进行调整和优化的。我从中获得的不仅仅是知识，更多的是一种解决实际问题的思路和方法。

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翻开《Handbook of Face Recognition》，我立刻感受到一股扑面而来的学术气息，这绝对不是一本浅尝辄止的书。它如同一个详尽的百科全书，为我打开了人脸识别这个奇妙而复杂的世界。书中的内容之渊博，让我充分体会到作者们在研究领域的深厚积累。从基础的图像处理技术，到高级的深度学习模型，再到对大规模人脸数据库的构建与管理，每一个环节都得到了深入的探讨。我尤其对书中关于特征提取和匹配算法的章节着迷，作者们通过清晰的数学推导和算法流程图，将那些看似神秘的数学公式和模型逻辑梳理得井井有条。 更让我惊叹的是，本书并没有局限于静态人脸识别，而是对动态人脸识别、3D人脸识别以及在复杂光照、姿态变化下的鲁棒性问题也进行了深入的剖析。这些前沿性的研究方向，不仅拓展了我的视野，也让我看到了未来人脸识别技术的发展潜力。我曾花费大量时间钻研其中关于“深度学习在人脸识别中的应用”的部分，书中对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在人脸识别任务中的具体实现和优化策略的讲解，可谓是精辟入里，为我提供了宝贵的理论指导和实践思路。

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《Handbook of Face Recognition》这本书，绝对是人脸识别领域的一部重量级著作。它的内容之丰富，让我应接不暇。从生物特征识别的基础理论，到复杂的机器学习模型，再到实际工程中的挑战，本书都进行了详尽的覆盖。我尤其喜欢书中关于“纹理分析”和“形状分析”在人脸特征提取中的应用讲解，作者们用丰富的图例和案例，将这些复杂的概念变得生动有趣。 令我印象深刻的是，本书对不同数据库的介绍和比较，以及在这些数据库上的典型算法性能表现。这让我能够更清晰地了解当前研究的现状和发展趋势。而且，书中对“迁移学习”和“少样本学习”在人脸识别中的应用探讨，也为我提供了一些新的思路，让我看到如何在数据不足的情况下，依然能够有效地训练出高性能的人脸识别模型。这本书为我打开了通往更深层次研究的大门。

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当我拿起《Handbook of Face Recognition》这本书时，我并没有想到它会给我带来如此深刻的启示。本书的结构清晰，逻辑严谨，从基础的图像处理到复杂的人脸识别算法，一步步引导读者进入这个迷人的领域。我尤其对书中关于“模版匹配”和“统计模型”的章节印象深刻，作者们用精炼的语言和清晰的数学推导，将这些经典算法的原理阐释得淋漓尽致，让我对人脸识别技术的发展历程有了更深刻的理解。 令我尤为惊喜的是，书中对“立体视觉”和“多模态人脸识别”等前沿技术也进行了深入的探讨。这让我认识到，人脸识别技术远不止于二维图像的识别，而是正在向更广阔的三维空间和多维度信息融合的方向发展。本书为我提供了丰富的理论知识和研究思路，让我对未来的人脸识别技术充满了期待和探索的动力。

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《Handbook of Face Recognition》这本书，简直就是一本信息宝库，它就像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进人脸识别的殿堂。最让我受益匪浅的是，书中对一些关键算法的原理讲解，不会生硬地丢给你一堆公式，而是会先从直观的角度告诉你这个算法想要解决什么问题，然后才逐步深入到数学推导和模型细节。这种由浅入深的学习方式，对于我这样非科班出身的读者来说，实在是太友好了。 我还注意到，书中对于大规模数据集的构建和处理也给予了相当的篇幅。这让我意识到，再好的算法，如果缺乏高质量的数据支撑，也难以发挥其应有的效能。书中对数据增强、样本均衡等关键技术的阐述，对我理解“巧妇难为无米之炊”的道理有着深刻的启示。而且，书中对未来研究趋势的展望，也让我对这项技术的发展方向充满了好奇和期待，我仿佛看到了一个充满无限可能的新领域在我面前徐徐展开。

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我最近有幸拜读了《Handbook of Face Recognition》这本书，不得不说，这本书给我的整体体验是一次既深刻又充满挑战的旅程。从我打开第一页的那一刻起，我就被它那严谨的学术态度和包罗万象的内容所吸引。虽然我本人并非该领域的顶尖专家，但作者们以一种清晰易懂的方式，将复杂的人脸识别技术原理、算法模型以及相关的数学基础一一呈现在我面前。书中对于历史发展脉络的回溯，让我对这项技术从最初的萌芽到如今的飞速发展有了更全面的认识，也让我对那些为之奋斗的先行者们心生敬意。 最为令我印象深刻的是，本书并没有停留在理论层面，而是大量引用了实际应用案例和最新的研究成果。这使得我能够清晰地看到，那些抽象的算法是如何转化为我们日常生活中可见的技术，例如安防监控、身份验证、甚至是社交媒体上的智能标签。作者们在讲解算法时，详略得当，对于核心概念的阐述尤为细致，往往会给出多种角度的解释，并配以精美的图示，这对于像我这样需要反复理解才能吸收知识的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏书中对不同算法优劣势的对比分析，这帮助我更好地理解为什么在某些场景下选择A算法比B算法更具优势。

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打开《Handbook of Face Recognition》的扉页，我就被它那严谨的学术风格所吸引。这本书就像一位博学的导师，用清晰而富有条理的语言，引导我深入探索人脸识别的奥秘。书中对各种基础算法的推导和解释，细致入微，丝毫不马虎。我曾花费大量时间反复阅读关于“特征向量”和“相似度度量”的章节，作者们通过图示和公式相结合的方式，将这些抽象的概念具象化，让我能够真正理解它们在人脸识别中的作用。 我特别赞赏书中对不同算法性能评估的详细介绍，例如准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等。这让我能够从一个更科学的角度去审视和比较不同方法的优劣。而且，书中对各种数据预处理技术的阐述，也让我明白了“磨刀不误砍柴工”的道理，高质量的数据是构建高效人脸识别系统的基石。这本书为我打开了一个新的视角，让我开始思考如何更有效地解决现实世界中的人脸识别难题。

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《Handbook of Face Recognition》这本书，对我而言，是一次前所未有的知识冲击。其内容的深度和广度，远超我的想象。书中对于人脸识别的各个细分领域，例如人脸检测、人脸对齐、身份识别以及情感识别等，都进行了详细的阐述。我特别欣赏书中对“聚类算法”和“分类算法”在人脸识别任务中的应用讲解，作者们用生动形象的例子，将抽象的算法原理变得易于理解，让我仿佛置身于一个大型的实验室，亲手操作着各种先进的识别模型。 令我印象深刻的是，书中还对人脸识别技术的安全性问题进行了深入的探讨，包括对抗样本攻击以及相应的防御策略。这让我意识到，这项技术在带来便利的同时，也伴随着潜在的安全风险。作者们并没有回避这些问题，而是积极寻求解决方案，这体现了他们严谨的科学态度和对社会负责任的精神。我从中获得的不仅仅是技术知识，更多的是对这项技术背后潜藏的复杂性和挑战有了更深的理解。

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老实说，我拿到《Handbook of Face Recognition》时，对它的期待是比较高的，而事实证明，它并没有辜负我的期望。这本书的结构设计非常合理，从基础概念的引入，到复杂算法的剖析，再到实际应用的探讨，层层递进，逻辑清晰。我尤其喜欢书中对各种评估指标的详细解释，这让我能够更客观地去衡量不同算法的性能，也为我自己在进行相关研究时提供了重要的参考依据。 作者们在书中对于“公平性与隐私保护”这一议题的关注，让我眼前一亮。在人脸识别技术日益普及的今天，如何平衡技术发展与个人隐私之间的关系，是一个亟待解决的难题。《Handbook of Face Recognition》并没有回避这一敏感话题，而是积极探讨了各种潜在的伦理挑战以及相应的技术解决方案，这充分体现了作者们的社会责任感和前瞻性。我深切地感受到，这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本引导我们思考技术未来方向的著作。

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《Handbook of Face Recognition》这本书，如同一本精雕细琢的艺术品，其内容的严谨性和学术性令我赞叹不已。书中对人脸识别技术的各个方面都进行了细致的剖析，从图像采集、预处理，到特征提取、匹配，再到后期的应用，每一个环节都得到了深入的讲解。我特别对书中关于“主成分分析（PCA）”和“线性判别分析（LDA）”在人脸识别中的应用阐述记忆犹新，作者们通过生动的比喻和严谨的数学公式，将这些高深的理论知识转化为了易于理解的洞察。 令我印象深刻的是，本书还对人脸识别在实际应用中的挑战，例如光照变化、姿态变化、遮挡以及表情变化等，提供了详尽的分析和相应的解决方案。这让我认识到，将理论研究成果转化为实际可用的技术，还需要克服诸多实际困难。书中对“深度学习”在人脸识别领域带来的革命性影响的介绍，更是让我对这项技术的未来充满了无限的遐想。这本书为我提供了扎实的理论基础和广阔的研究视野。

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