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| 好书推荐：高维低质视觉信息处理结构化的感知与理解 | 发布于:2016/05/24 | |
| 视觉信息处理是研究由计算机对图像信息进行接收和处理的科学，属于模式识别与智能控制的分支学科。图像处理与机器视觉是上世纪60年代进行太空探测时开始形成的技术，此后一直在蓬勃发展、不断完善，随着计算机和有关信号处理技术的发展，图像处理与机器视觉技术日趋成熟。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。本书主要研究的是如何进行智能感知并进行高维低质的视觉信息处理，首先探索可视化数据的内在结构，然后提出一个计算模型，内容涵盖了广泛的数学课题，包括压缩感知、图论、概率学习和信息理论等。 本书共7章。1.引言：包括低质量视觉信息、稀疏结构学习、低秩结构学习、图形结构学习等模型，最后进行了概述和贡献总结；2.稀疏结构视觉信息传感的理论与算法：即包括相关理论依据与算法介绍；3.视觉信号的稀疏结构在三维重建中的应用：包括融合矩阵的构建与分析、点云融合、MVS重建等内容；4.图结构视觉信号检测：包括图的拉普拉斯学习算法、随机行走图算法等；5.辨识结构视觉信号的理解：包括图像差异的概率解释与实验验证；6.视觉信号的信息理论结构：包括可视字分配、优化模型的学习、实验装置的设计与结果分析；7.总结。 作者邓岳于东南大学自动控制系获得工学学士学位，于2008年获得清华大学控制科学与自动化系博士学位，现为南京大学电子科学与工程学院副教授。目前的研究兴趣包括计算机视觉，机器学习和计算生物学。获得清华大学优秀博士学位论文奖、国际空中机器人比赛最佳控制奖、国家博士研究生奖学金、罗克韦尔全球奖学金等。 本书内容丰富、论述十分有条理，所述计算模型不仅适用于视觉、图形图像的处理，也适用于解决一些现实世界的问题，包括生物识别、立体声信号重建、自然场景分析和合成孔径雷达图像处理等，是模式识别与智能系统、智能控制、计算机应用技术等相关专业领域的学生及研究人员可以阅读参考的优秀书籍。 李亚宁，博士研究生 （中国科学院自动化研究所）来源：国外科技新书评介 |
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