人工智能实战进阶导引

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版权信息

内容简介

主编简介

前言 PREFACE

本书特色

致谢

第1章　项目入门阶段一

1.1　最初的思考

1.2　研究平台架构

1.2.1　系统设计需求

1.2.2　系统设计方案

1.3　数据采集原理

1.3.1　确定取景范围

1.3.2　低通采样原理

1.3.3　数字信号重建

1.4　开发界面设计

1.4.1　基本信息获取

1.4.2　功能面板组成

1.4.3　界面设计过程

1.5　智能采集系统

1.5.1　图形用户界面

1.5.2　技术模块演示

1.6　小结

参考文献

第2章　项目入门阶段二

2.1　不完美的智能

2.2　噪声处理算法

2.2.1　均值滤波去噪

2.2.2　中值滤波去噪

2.2.3　小波软阈值去噪

2.2.4　小波硬阈值去噪

2.2.5　轮廓波阈值去噪

2.3　模块化设计与调试

2.3.1　技术模块布局

2.3.2　技术模块演示

2.3.3　核心代码

2.4　小结

参考文献

第3章　项目入门阶段三

3.1　进一步的思考

3.2　从局部到非局部

3.2.1　非局部滤波算法原理

3.2.2　存在的不足

3.2.3　算法改进思路

3.3　应用探索和尝试

3.3.1　运动目标检测

3.3.2　算法设计思想

3.3.3　算法设计过程

3.4　实验结果与结论

3.4.1　预测实验结果

3.4.2　观察收集实验结果

3.4.3　实验结果分析

3.5　小结

参考文献

第4章　项目探索阶段一

4.1　最初的假设

4.2　边缘检测与分割

4.2.1　主要的算法思想

4.2.2　数学建模思路

4.3　从边缘检测到阈值分割

4.3.1　主要的算法思想

4.3.2　数学建模思路

4.4　均衡化的考虑

4.4.1　图像均衡化原理

4.4.2　模型与算法设计

4.4.3　从均衡化到规范化

4.5　模块化设计的探索

4.5.1　模块化的基本框架

4.5.2　边缘检测技术模块

4.5.3　阈值分割技术模块

4.5.4　直方图均衡化模块

4.6　小结

参考文献

第5章　项目探索阶段二

5.1　初始假设的拓展

5.2　区域生长算法原理

5.2.1　算法数据流分析

5.2.2　算法卷积层分析

5.2.3　策略信息点池化

5.2.4　逻辑回归与二分类

5.3　遮挡区域提取实验

5.3.1　右侧脸+N95口罩

5.3.2　左侧脸+N95口罩

5.3.3　俯视脸+N95口罩

5.3.4　仰视脸+N95口罩

5.3.5　正脸+医用外科口罩

5.3.6　左侧脸+医用外科口罩

5.3.7　右侧脸+医用外科口罩

5.3.8　俯视脸+医用外科口罩

5.3.9　仰视脸+医用外科口罩

5.4　区域生长算法核心代码展示

5.4.1　MATLAB核心代码

5.4.2　Python核心代码

5.5　小结

参考文献

第6章　项目探索阶段三

6.1　初始假设的延伸

6.2　数字图像的深度认知

6.2.1　从图像处理到图像理解