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itissogood新虫 (初入文坛)
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求推荐图像分析与理解的好书 已有1人参与
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| 主要集中讲图像的分割，特征提取和目标识别的。新一点的最好。大家说说有什么好书吧 |
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这本书有中译本，翻译的很烂，不建议读，如果你希望长期从事图像视觉方面研究，希望你不要恐惧英文。 我看过的给你说下： 【1】《computer vision algorithms and applications》这本讲的不细，但是有很多图和文献链接，适合大致浏览，掌握大体结构。 模式识别机器学习方面： 【2】《模式识别(第四版)》 希腊人写的紫皮书，有中文版翻译也可以，万花筒。 【3】《模式分类(第二版)》有中文版，给出了很多算法的伪码，对贝叶斯理论和统计学习理论也有一些见解。 【4】《机器学习和模式识别》英文，非常非常好的从贝叶斯理论角度分析学习问题的书，你可以从中读到贝叶斯理论的精髓。 【5】《the elements of statistic learning》英文，非常非常好的从分析的角度分析学习问题的书，你可以从中读到很多算法在分析上的内涵联系。 【6】《计算机视觉中的多视图几何》有关多视图的圣经，有中文版。 【7】《Probabilistic Robotics》，英文，有关机器人视觉的最有名著作。 【8】《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》英文，一本非常全面地讲解计算机视觉的入门读物。 亚马逊，新浪爱问还可以搜到其他对你可能会有用的书。 所有将模式识别的书，它都只是讲一堆向量之间的关系，有的作者喜欢举例，比如【4，5】中举了手写字符的例子，【8】举了用MRF进行图像去噪的例子。但是这些书的重点不在举例而是将思想。如何把图像变为特征向量是要从文献中去读的。这几年我见过的各种算法有： 分割：阈值，mean shift，图割，MRF，superpixel。各种聚类，模糊聚类，监督学习以及先过分割后分类的思想也都用在分割上。 特征提取： 最火的是SIFT和SURF和它们的改进，然后还有一些其他的比如ORB，brief，harris，还有一些全局特征比如gist，分块方向直方图等等。有的文献自造特征，把图像小块的均值，方差，梯度均值方差作为特征，我使用这些特征对CT图像的骨头进行了正确率较高的分类(使用SVM和随机树) 目标识别： 一般都是各种分类器，有监督学习，像SVM，NN，MRF都是常用的，在图像上一般BOW框架，把特征聚类成visual word。 |
itissogood
5楼2014-03-12 13:26:31
sukiyq
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