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深度學習下的數字圖像識別技術

作者：馮浩|責編:王光艷
出版社：經濟管理
ISBN：9787524302254

出版日期：2025/04/01
裝幀：平裝
頁數：194

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書深入探討深度學習在圖像識別領域的革新應用，從基礎理論到前沿實踐全面覆蓋。闡述神經網路架構、演算法精髓，展示卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）及生成對抗網路（GAN）等網路在圖像識別中的創新應用。聚焦醫學影像、公共安全、智能交通等領域，探討深度學習技術的廣泛影響力。本書在寫作時始終堅持以知識為基礎、以問題為導向的原則，闡釋深入，邏輯嚴謹，既有理論深度，又有示範作用，內容具體直觀，可供相關領域教師、研究人員參考，對此領域感興趣的讀者也可進行閱讀。

作者介紹

馮浩|責編:王光艷
馮浩，男，漢族，1983年10月出生，河南安陽人。畢業於安徽大學電路與系統專業，博士研究生學歷。現就職于安徽財經大學管理科學與工程學院，講師，從事深度學習、電腦視覺等領域的研究工作。主持安徽省高校自然科學基金重點項目、安徽財經大學自然科學重點研究項目各1項，在國內外學術期刊發表論文10余篇，授權發明專利1項、實用新型專利3項、軟體著作權2項。

第一章  數字圖像處理基礎
  第一節  數字圖像概述
  第二節  數字圖像預處理技術
  第三節  數字圖像特徵提取
第二章  深度學習核心理論
  第一節  神經網路的理論架構
  第二節  深度學習的關鍵——BP演算法
  第三節  深度學習的方法論
第三章  卷積神經網路與圖像識別
  第一節  卷積神經網路的基本結構
  第二節  卷積神經網路的經典模型與應用
  第三節  基於卷積神經網路的圖像識別模型
第四章  循環神經網路與圖像識別
  第一節  循環神經網路結構與訓練
  第二節  基於循環神經網路的圖像去雨演算法
  第三節  基於循環神經網路的高光譜圖像聯合分類
第五章  生成對抗網路與圖像識別
  第一節  生成對抗網路原理與模型
  第二節  生成對抗網路圖像的藝術設計與應用
  第三節  面向圖像識別的混合生成對抗網路研究
第六章  深度學習在特定領域的圖像識別
  第一節  基於深度學習的醫學影像檢測與識別
  第二節  基於深度學習的公共安全監控系統
  第三節  基於深度學習的智能交通系統安全行駛
參考文獻

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