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数字图像物体识别理论详解与实战 简介
本书介绍了最近10年计算机视觉领域中图像识别部分的经典算法和理论。前半部分分模块,按照预处理、特征提取、特征聚合、分类的顺序介绍了各方向近年来的经典算法。包括图像处理中的去噪、锐化、人脸检测;SIFT、SURF、ORB等局部特征提取算法;全局特征提取算法;BoW、FV、VLAD、稀疏表示等经典特征聚合算法;分类器、贝叶斯理论等模式识别基础知识。后半部分挑选了3种最经典的图像识别算法:HOG+SVM、Sparse Represent Based Classification、Deep Learning;详细讲解了其算法的实现。并列题名: Digital image object recognition: from theory to practice eng
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