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基於粒計算模型的圖像處理

  • 作者:郝曉麗
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115516954
  • 出版日期:2019/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:238
人民幣:RMB 139 元      售價:
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內容大鋼
    從哲學角度講,粒計算是一種人類看待客觀世界的方法論;從科學研究角度講,粒計算是一種模擬人類解決複雜問題的理論方法,是人工智慧研究領域的一個分支。本書以詞計算模型、粗糙集模型、商空間理論模型的基本理論為起點,對一種新的粒計算模型理論及方法進行討論,進一步解釋粒化和粒計算。內容涉及模型建立的理論框架、有關模型定理的闡述和證明,以及粒計算模型在完備和不完備信息系統的知識發現、聚類、圖像分割、鏡頭邊界檢測、關鍵幀提取、人臉檢測、人眼檢測、面部表情識別等相關領域的應用。
    本書可供電腦及相關專業的研究人員、教師、研究生、高年級本科生閱讀,也可供相關領域科研人員閱讀參考。

作者介紹
郝曉麗

目錄
第1章  緒論
  1.1  引言 
  1.2  粒計算的起源 
  1.3  粒計算的3個主要模型及其關係 
    1.3.1  詞計算模型 
    1.3.2  粗糙集模型 
    1.3.3  商空間理論模型 
    1.3.4  從粒計算分析三者之間的關係 
  1.4  粒計算的基本問題 
    1.4.1  粒的構造和使用粒的計算 
    1.4.2  粒 
    1.4.3  粒化 
    1.4.4  粒層 
    1.4.5  所有粒層構成的結構 
    1.4.6  以粒為運算對象的運算和推理 
  1.5  粒計算模型研究現狀及與其他智能理論的關係 
    1.5.1  粒計算模型研究現狀 
    1.5.2  粒計算模型與其他智能理論的關係 
    1.5.3  粒計算模型與其他應用研究的結合 
  1.6  主要創新 
第2章  粒度格矩陣空間模型 
  2.1  引言 
  2.2  粒度劃分格 
    2.2.1  格論基礎 
    2.2.2  劃分和劃分布爾格的粒度化 
    2.2.3  信息的粒度劃分格與概念遞階 
  2.3  粒度格矩陣空間模型的提出 
    2.3.1  問題的提出 
    2.3.2  粒度格矩陣空間模型 
  2.4  粒度矩陣和粒度格矩陣 
    2.4.1  二進位空間下的粒度格矩陣 
    2.4.2  模糊空間下的粒度矩陣 
  2.5  小結 
第3章  基於粒度格矩陣空間的信息系統知識發現 
  3.1  引言 
  3.2  約簡演算法及分析 
  3.3  基於粒度格矩陣空間的完備信息系統知識發現 
    3.3.1  基於粒度格矩陣空間的知識約簡理論 
    3.3.2  基於粒度格矩陣空間的知識約簡演算法 
    3.3.3  基於粒度格矩陣空間的規則提取 
  3.4  基於粒度格矩陣空間的不完備信息系統知識發現 
    3.4.1  不完備信息系統 
    3.4.2  不完備信息系統的粒化空間 
    3.4.3  基於粒度格矩陣空間的不完備信息系統屬性約簡 
    3.4.4  算例 
  3.5  小結 
第4章  基於粒度格矩陣空間的動態聚類 
  4.1  引言 
  4.2  統一粒度下的聚類演算法及分析 
    4.2.1  聚類演算法 

    4.2.2  統一粒度聚類演算法的缺陷 
  4.3  粒度格矩陣空間下的聚類 
    4.3.1  聚類中的動態粒度分析 
    4.3.2  動態粒度的確定 
    4.3.3  粒度格矩陣空間下的聚類協調性 
  4.4  基於粒度格矩陣空間的動態聚類演算法 
    4.4.1  動態聚類的一般演算法 
    4.4.2  基於粒度格矩陣空間的動態聚類演算法 
  4.5  實驗及分析 
  4.6  小結 
第5章  基於粒度格矩陣空間的圖像分割及顯著性提取 
  5.1  引言 
  5.2  粒計算在圖像分割中的應用 
    5.2.1  圖像分割演算法及分析 
    5.2.2  粗糙集在圖像處理中的主要應用 
    5.2.3  模糊集在圖像處理中的主要應用 
    5.2.4  商空間在圖像處理中的主要應用 
    5.2.5  粒計算在圖像處理中的研究方向 
  5.3  基於模糊C-均值的圖像分割演算法 
    5.3.1  演算法描述 
    5.3.2  演算法缺陷 
  5.4  基於粒度格矩陣空間的圖像分割 
    5.4.1  圖像分割方法中的粒度原理 
    5.4.2  粒度格矩陣空間下的圖像分割 
    5.4.3  單元粒度層的圖像分割 
    5.4.4  單元粒度層圖像分割的合成 
    5.4.5  實驗及分析 
  5.5  基於粒空間融合的多特徵顯著區域檢測 
    5.5.1  矩形粒特徵提取 
    5.5.2  球形粒特徵提取 
    5.5.3  粒融合 
    5.5.4  實驗及分析 
  5.6  小結 
第6章  基於多粒特徵融合的視頻鏡頭邊界檢測 
  6.1  引言 
  6.2  基於內容的視頻檢索 
    6.2.1  基於內容的視頻檢索結構框架 
    6.2.2  基於內容的視頻檢索關鍵技術 
  6.3  特徵提取與匹配 
    6.3.1  特徵提取 
    6.3.2  特徵匹配 
  6.4  鏡頭邊界檢測 
    6.4.1  鏡頭變換 
    6.4.2  鏡頭突變檢測 
    6.4.3  鏡頭漸變檢測 
  6.5  基於多粒度特徵融合的雙閾值鏡頭檢測演算法 
    6.5.1  演算法描述 
    6.5.2  實驗與分析 
  6.6  小結 
第7章  基於粒度熵的關鍵幀提取 

  7.1  引言 
  7.2  常見的關鍵幀提取演算法 
  7.3  基於粒度熵的關鍵幀提取演算法 
    7.3.1  基於粒度熵的特徵提取 
    7.3.2  基於SUSAN運算元的幀粒邊緣匹配 
    7.3.3  實驗與分析 
  7.4  基於DCT與NCIE的關鍵幀多級提取演算法 
    7.4.1  基於DCT的快速特徵提取 
    7.4.2  基於NCIE度量的視頻關鍵幀提取 
    7.4.3  實驗與分析 
  7.5  小結 
第8章  基於粗糙粒的人臉檢測 
  8.1  引言 
  8.2  傳統人臉檢測演算法及分析 
    8.2.1  基於知識的方法 
    8.2.2  基於學習的方法 
  8.3  Adaboost人臉檢測演算法 
    8.3.1  Adaboost演算法原理 
    8.3.2  實驗及分析 
    8.3.3  基於Adaboost人臉檢測演算法的缺陷 
  8.4  Adaboost演算法多階段優化 
    8.4.1  訓練樣本擴充 
    8.4.2  特徵數量縮減 
    8.4.3  樣本權重限制 
    8.4.4  自判斷機制 
    8.4.5  實驗及分析 
  8.5  基於粗糙粒的Adaboost人臉檢測演算法 
    8.5.1  粗糙粒定義 
    8.5.2  基於粗糙粒的膚色過濾 
    8.5.3  基於粗糙粒的邊緣蒙版 
    8.5.4  實驗及分析 
  8.6  小結 
第9章  基於視頻序列的人眼檢測與跟蹤 
  9.1  引言 
    9.1.1  人眼檢測 
    9.1.2  人眼跟蹤 
  9.2  基於改進Adaboost演算法的人眼檢測 
    9.2.1  改進的Adaboost演算法 
    9.2.2  三層結構人眼檢測 
    9.2.3  實驗與分析 
  9.3  基於Kalman濾波器和改進CamShift演算法的人眼跟蹤 
    9.3.1  CamShift演算法 
    9.3.2  Kalman濾波器 
    9.3.3  改進CamShift演算法 
    9.3.4  基於Kalman和改進CamShift演算法的人眼跟蹤 
    9.3.5  實驗與分析 
  9.4  人眼檢測與跟蹤在疲勞檢測中的應用 
    9.4.1  人眼狀態分析 
    9.4.2  人眼疲勞檢測 
    9.4.3  實驗與分析 

  9.5  小結 
第10章  融合雙韋伯特徵深度置信網路表情識別 
  10.1  引言 
  10.2  表情識別系統及相關理論 
    10.2.1  表情資料庫 
    10.2.2  表情圖片預處理 
    10.2.3  表情特徵提取 
    10.2.4  表情分類 
  10.3  韋伯局部描述運算元的改進及應用 
    10.3.1  韋伯局部描述運算元基本原理 
    10.3.2  WLD特徵的直方圖統計 
    10.3.3  改進韋伯特徵 
    10.3.4  實驗及分析 
  10.4  融合改進韋伯特徵的深度置信網路的表情識別 
    10.4.1  深度置信網路 
    10.4.2  基於深度置信網路的表情識別 
    10.4.3  融合雙韋伯特徵的深度置信網路表情識別演算法 
    10.4.4  實驗及分析 
  10.5  小結 
第11章  結論與展望 
  11.1  本書的主要貢獻 
  11.2  下一步研究工作 
參考文獻 

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