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| 編輯推薦： |
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《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》基于893篇参考文献写就，是一本计算机视觉的＂博物馆＂，也是国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材。 1.《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》覆盖了90%计算机视觉领域的内容，对从业者掌握算法的本质、提升应用能力很有帮助，对学生打下计算机视觉的坚实基础也很有效。 2.《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》的目的是概述特征描述子和特征学习方法，旨在从使用特征的角度来对计算机视觉方法进行总结、分类和分析，鼓励读者自己去思考每种方法是如何设计的，以及它们背后的工作原理是什么。 3.《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》每章末尾都配有相应的思考题，附录给出了许多有效的实践资源和一些有用的分析，同时提供了源代码。 4.《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》列出了近900篇参考文献，可满足不同层次的读者学习计算机视觉技术的需要。 5.《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》中的彩图文件，读者可到异步社区本书页面下载。
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| 內容簡介： |
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《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法，包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法，并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法，以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。 《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》内容丰富、前沿，强调理论分析，旨在探讨各种计算机视觉研究方法背后的技术和原理，同时也探讨了深度学习与神经科学之间的关系，展望了未来深度神经网络的发展方向。 《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》用专门一章讲解了计算机视觉流程和算法的优化，通过汽车识别、人脸检测、图像分类和增强现实等实例具体探讨了硬件优化和软件优化的方法。 《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》每章末尾都配有相应的思考题，附录给出了许多有效的实践资源和一些有用的分析，同时提供了源代码，既适合高校计算机视觉课程的教学，也适合从事计算机视觉的研究人员和工程技术人员参考使用。
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| 關於作者： |
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作者简介 Scott Krig 是计算机成像学、计算机视觉和图形可视化方面的先驱。他在1988 年成立了Krig Research 公司，该公司提供了基于高性能工程工作站、超级计算机和专有硬件的成像和视觉系统，并为来自全球25 个国家的客户提供服务。 近年来，Scott 主要为大型公司和服务于商业市场的初创公司提供服务，帮助它们解决计算机视觉、图形成像、可视化、机器人、过程控制、工业自动化以及成像学和机器视觉在电子消费品（如笔记本电脑、手机和平板电脑）方面的应用问题。 Scott 也是全球范围的许多专利应用的发明人，并在斯坦福大学做过研究。 主要译者简介 刘波，副教授（博士），重庆工商大学计算机科学与信息工程学院教师，主要从事机器学习理论、计算机视觉技术研究，同时爱好Hadoop 和Spark 平台上的大数据分析。
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