具体描述
《智能视感学》从计算机视感及其信号处理的基本概念与基础理论出发，阐述基于图像信息的识别、理解和检测技术原理与方法。全书分为基础篇与应用篇两大部分，其中，基础篇系统地介绍了智能视感的基本原理、方法、关键技术及其算法；应用篇则由配合主要基础理论和方法的应用技术实例所组成。全书遵循理论知识与实用技术的紧密结合、数学方法与实用效果的相互印证等编写原则。《智能视感学》涉及的教学内容，主要包括图像处理基础、摄像机数学模型、视感识别算法、视感检测原理、智能视感实用技术等。
《智能视感学》可以作为检测与控制、自动化、计算机、机器人及人工智能等专业的高年级本科生和研究生的教材，同时也可作为专业技术人员的参考工具书。
《智能视感学》 《智能视感学》是一本深度探索视觉感知与人工智能交叉领域的著作。本书并非一本关于“没有内容”的书，而是旨在解析并构建一个理解和模拟人类视觉感知的高级框架，其核心内容围绕着人工智能如何学习、理解并运用视觉信息来执行复杂任务。 核心内容概览： 1. 视觉信息的底层机制与表征： 生物视觉基础： 本书首先回顾了人眼和大脑视觉通路的基本生理结构和功能，包括视网膜的光感受器、神经节细胞、视神经以及视觉皮层等关键区域。详细阐述了视觉信息如何在这些层次被编码、传递和初步处理，例如边缘检测、方向选择性、颜色感知等。 计算神经科学视角： 从计算神经科学的角度，分析了视觉系统如何通过一系列的计算模型来解释这些生物过程。介绍了一些经典的计算视觉模型，如Gabor滤波器、SIFT（尺度不变特征变换）等，以及它们在早期视觉特征提取方面的作用。 高级视觉特征与语义理解： 深入探讨了从低级特征（如线条、纹理）到高级特征（如形状、物体、场景）的涌现过程。重点分析了如何将这些视觉特征与语义信息联系起来，实现对图像内容的深层理解。 2. 人工智能驱动的视觉感知： 机器学习与深度学习在视觉中的应用： 系统性地介绍了机器学习，特别是深度学习，在现代视觉感知技术中的革命性作用。详细讲解了卷积神经网络（CNN）的架构、工作原理及其在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的成功应用。 不同类型的深度学习模型： 除了CNN，本书还会介绍循环神经网络（RNN）、Transformer等在处理视频序列、图像字幕生成、视觉问答等任务中的创新应用。分析不同模型在捕捉空间信息、时序依赖性以及注意力机制方面的优势。 端到端学习与特征学习： 强调了端到端学习范式如何使得AI系统能够直接从原始像素数据学习到最具代表性的视觉特征，从而避免了传统手工特征工程的局限性。 3. 视觉感知的核心任务与技术： 图像识别与分类： 涵盖了基于深度学习的图像识别和分类技术，包括最新的模型架构（如ResNet、EfficientNet）和训练策略，以及在大规模数据集（如ImageNet）上的性能评估。 目标检测与跟踪： 详细阐述了目标检测领域的经典算法（如R-CNN系列、YOLO、SSD）和最新进展，以及目标跟踪在视频分析中的重要性。 语义分割与实例分割： 讲解了如何将像素级别的类别信息赋予图像，实现对场景中每一个对象的精确理解。介绍了全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等关键技术。 生成式视觉模型： 探讨了生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的能力，以及它们对创造性视觉内容生成的重要性。 三维视觉与场景理解： 涵盖了从2D图像重建3D信息、单目深度估计、立体视觉、SLAM（同步定位与地图构建）等技术，以及如何利用这些技术实现对真实世界的三维场景理解。 4. 高级应用与未来展望： 人机交互与增强现实（AR）/虚拟现实（VR）： 分析了视觉感知技术在理解用户手势、表情、身体姿态以及场景理解方面的作用，及其在AR/VR沉浸式体验中的关键地位。 自动驾驶与机器人视觉： 详细探讨了AI视觉在自动驾驶车辆的环境感知、障碍物检测、路径规划以及机器人导航、抓取等任务中的核心应用。 医疗影像分析： 介绍了AI视觉在医学影像（如X光、CT、MRI）的辅助诊断、病灶检测、图像配准等方面的潜力。 跨模态视觉理解： 探索了将视觉信息与其他模态（如文本、语音）相结合，实现更全面的理解，例如图像字幕生成、视觉问答（VQA）等。 伦理、偏见与可解释性： 关注AI视觉系统中的伦理问题，如数据偏见、隐私保护，以及提高模型可解释性的研究方向，确保技术的负责任发展。 未来的发展趋势： 对未来的视觉AI研究方向进行预测，例如神经符号AI与视觉的结合、事件相机（Event Camera）的应用、更高效的模型推理等。 《智能视感学》旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识体系，帮助理解和掌握人工智能在视觉感知领域的最新理论、方法和应用。本书适合对计算机视觉、人工智能、机器学习以及相关交叉领域感兴趣的研究人员、工程师、学生以及对未来科技发展充满好奇心的读者。
作者简介
目录信息
前言基础篇 第1章 导论 1.1 概述 1.1.1 视感概念 1.1.2 视感技术发展史略 1.1.3 视感系统分类 1.2 视感技术硬件基础 1.2.1 图像传感 1.2.1.1 常用图像传感器 1.2.1.2 CCD图像传感器的物理特性 1.2.1.3 摄像机技术特点 1.2.1.4 摄像机选用原则与设置方法 1.2.2 图像采集 1.2.2.1 图像采集卡类型 1.2.2.2 图像采集卡基本性能 1.2.3 视感系统对计算机的配置要求 1.2.3.1 硬件配置 1.2.3.2 数据通信接口 习题 第2章 图像处理基础 第3章 摄像机数学模型 第4章 视感识别算法 第5章 视感检测原理应用篇 第6章 智能视感实用技术附录 Ⅰ 最小二乘及在视感检测中的常用算法 Ⅱ 贝叶斯决策理论与方法 Ⅲ 统计学习与VC维理论 Ⅳ 关于约束非线性规划问题最优解条件术语索引参考文献
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