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圖像特征處理技術(shù)及應(yīng)用 
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9 7 9 8 7 7 0 5 0 1 3 8 2 2020年1月，在筆者計(jì)劃寫(xiě)這本書(shū)之前，新冠肺炎已經(jīng)有了在全球蔓延的趨勢(shì)。隨著時(shí)間的推移，從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的人員，開(kāi)始利用圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別新冠肺炎，并利用特征提取的方法識(shí)別感染新冠肺炎（病理圖像）的特有紋理特征，以此來(lái)判定患者感染新冠肺炎的可能性，對(duì)最終確診新冠肺炎起到重要的輔助作用。 圖像特征處理技術(shù)是圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要分支，其廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)、顯著性目標(biāo)計(jì)算、行人重識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、視覺(jué)注意力機(jī)制、圖像細(xì)粒度識(shí)別和圖像分割等領(lǐng)域。本書(shū)第一章主要介紹了近年來(lái)的圖像特征提取方法。第二章闡述了多種圖像特征編碼算法。圖像分類(lèi)是圖像理解重要的研究方向，其任務(wù)是按照?qǐng)D像的內(nèi)容將圖像分成不同類(lèi)別，本書(shū)第三章重點(diǎn)介紹了基于特征編碼的圖像分類(lèi)方法。顯著性目標(biāo)計(jì)算核心思想是利用算法模仿人眼視覺(jué)顯著性功能，目的是檢測(cè)圖像中吸引人視覺(jué)系統(tǒng)的感興趣區(qū)域，本書(shū)第四章和第五章分別闡述了基于局部特征編碼的條件隨機(jī)場(chǎng)顯著性目標(biāo)計(jì)算方法和聯(lián)合背景度量的自頂向下顯著性目標(biāo)計(jì)算方法。行人重識(shí)別技術(shù)在當(dāng)今視頻監(jiān)控領(lǐng)域起著重要的作用，目的是在多個(gè)場(chǎng)景中辨別人的身份，本書(shū)第六章重點(diǎn)闡述了基于圖像特征編碼的行人重識(shí)別算法。目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤被廣泛應(yīng)用于真實(shí)場(chǎng)景中，其目的不僅是識(shí)別圖像中的目標(biāo)，同時(shí)還要定位目標(biāo)所在圖像中的位置，并提取目標(biāo)的特征完成跟蹤功能，本書(shū)第七章介紹了多種目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法。視覺(jué)注意力機(jī)制目的是快速有效地關(guān)注場(chǎng)景中的關(guān)鍵區(qū)域，避免背景信息對(duì)認(rèn)識(shí)目標(biāo)的干擾，本書(shū)第八章歸納了多種視覺(jué)注意力機(jī)制方法。圖像細(xì)粒度識(shí)別與傳統(tǒng)圖像識(shí)別的不同之處在于不僅需要辨別目標(biāo)的類(lèi)別，同時(shí)還得區(qū)分出目標(biāo)屬于的具體子類(lèi)別，本書(shū)第九章主要介紹了基于深度特征的圖像細(xì)粒度識(shí)別方法。圖像分割是圖像處理的一個(gè)重要分支，其目的是對(duì)圖像的像素進(jìn)行分類(lèi)，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究方向，本書(shū)第十章闡述了多種圖像分割算法和機(jī)制。本書(shū)第十一章介紹了通過(guò)深度網(wǎng)絡(luò)獲取圖像特征之后，如何實(shí)現(xiàn)甲骨文分類(lèi)、煙霧識(shí)別和火焰檢測(cè)任務(wù)�？傊瑘D像特征處理技術(shù)是一個(gè)正在快速發(fā)展的研究方向，被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。
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