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基于深度學(xué)習(xí)理論的紋身圖像識別與檢測研究

基于深度學(xué)習(xí)理論的紋身圖像識別與檢測研究

定 價:¥39.80

作 者: 許慶勇 著
出版社: 華中科技大學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787568047203 出版時間: 2019-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 142 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書針對紋身圖像的局部性、內(nèi)容的復(fù)雜性、紋理的清晰性、顏色的單一性、圖案Logo的標志性、大小形狀的多樣性等特點,運用深度學(xué)習(xí)理論,從紋身的特點、研究理論、紋身識別與檢測研究三方面進行系統(tǒng)、科學(xué)的研究。紋身圖像識別與檢測研究是近幾年才引起學(xué)者和相關(guān)人員重視的,其研究發(fā)展也是一個不斷完善的過程,希望本書能對相關(guān)領(lǐng)域的研究起到一定的作用。

作者簡介

  許慶勇,男,現(xiàn)任南昌大學(xué)旅游學(xué)院教師。南昌大學(xué)信息管理與信息系統(tǒng)博士,2015年9月至2016年9月在新加坡南洋理工大學(xué)擔(dān)任訪問學(xué)者。主持和參與省部級課題10余項,作為主要參加者參與國家社會科學(xué)基金項目3項,國家自然科學(xué)基金項目1項,公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇,參編專著2部。

圖書目錄

第一章 緒論/1
一、 引言/3
二、 深度學(xué)習(xí)/5
三、 紋身圖像/12
四、 紋身圖像識別與檢測/22

第二章 紋身圖像處理理論基礎(chǔ)/27
一、 圖像底層特征/29
二、 詞包模型/36
三、 空間金字塔概述/37
四、 深度置信網(wǎng)絡(luò)概述/38
五、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/42

第三章 深度學(xué)習(xí)算法在紋身圖像檢測中的比較研究/47
一、 深度學(xué)習(xí)算法/49
二、 對比實驗與分析/56

第四章 基于多特征融合的DBN紋身圖像識別與檢測/63
一、 引言/65
二、 基于多特征融合的DBN紋身圖像檢測改進算法/66
三、 基于視覺詞包的DBN紋身圖像檢測改進算法(BOVW-DBN)/68
四、 基于空間金字塔的DBN紋身圖像檢測改進算法(SP-DBN)/74
五、 基于DBN改進算法在Caltech 101 分類中的應(yīng)用/78
六、 基于DBN改進算法在紋身圖像檢測中的應(yīng)用/82

第五章 基于全連接層的CNN紋身圖像檢測/93
一、 CNN基本結(jié)構(gòu)/96
二、 基于CNN的改進算法/97
三、 基于三通道R-CNN的紋身檢測(CFT Faster R-CNN)/118

主要參考文獻/130
后記/143

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