作品介紹

計算機視覺的修煉秘笈


作者：著名作家     整理日期：2022-07-17 07:45:28


　　有很多讀者紛紛留言想得到計算機視覺領(lǐng)域的圖書推薦。今天我們就滿足大家的愿望，邀請微軟亞洲研究院計算機視覺組資深研究員王井東博士為大家推薦計算機視覺領(lǐng)域的經(jīng)典書目，他還貼心地為大家劃分了綜合篇、幾何篇、機器學(xué)習(xí)篇和經(jīng)典讀物四大類。
　　計算機視覺是從圖像和視頻中提出數(shù)值或符號信息的計算系統(tǒng)，更形象一點說，計算機視覺是讓計算機具備像人類一樣的眼睛，看到圖像，并理解圖像。加州大學(xué)洛杉磯分校統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)教授教授朱松純曾表示“人的大腦皮層的活動大約70%是在處理視覺相關(guān)信息。視覺就相當(dāng)于人腦的大門。如果不能處理視覺信息的話，整個人工智能系統(tǒng)是個空架子，只能做符號推理，沒法研究真實世界的人工智能。”
　　一起來看看這些計算機視覺領(lǐng)域的修煉秘笈吧！下一個計算機視覺高手也許就是你哦！
　　一、綜合篇
　　1. Computer Vision: A Modern Approach
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：David A. Forsyth,‎ Jean Ponce
　　出版時間：2003（第一版），2011（第二版）
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書包含了計算機視覺領(lǐng)域眾多問題：成像、面向單張圖像的早期視覺、面向多張圖像的早期視覺、中層視覺問題、高層視覺問題，也包括了相關(guān)的視覺應(yīng)用，如基于圖像的建模與繪制、以人為中心的視覺問題、圖像搜索，最后，作者也簡要講述了視覺算法相關(guān)的優(yōu)化技術(shù)。
　　推薦理由：本書既有對計算機視覺問題的系統(tǒng)的講解，又有對相關(guān)問題的詳細(xì)的講述。通過本書，讀者能夠?qū)崿F(xiàn)計算機視覺應(yīng)用。本教材成書較早（第一版：2003，第二版：2011），但內(nèi)容全面廣泛，可作為高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可作為計算機視覺工程人員的參考書。本書也適合作為計算機視覺相關(guān)領(lǐng)域，包括多媒體搜索、計算機圖像學(xué)、機器人、圖像處理、以及成像等領(lǐng)域的研究人員參考書。
　　2. Computer Vision: Algorithms and Applications
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Richard Szeliski
　　出版時間：2010
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　本書內(nèi)容：本教材包含用于分析理解圖像的各種各樣的技術(shù)，同時也講述了具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實世界的視覺問題，比如醫(yī)學(xué)圖像，以及適合于個人相冊的圖像編輯技術(shù)等。具體課題包括：成像，圖像處理，特征檢測、匹配與分割，基于特征的對齊，基于運動的結(jié)構(gòu)重建，圖像粘貼，計算攝影學(xué)，立體對齊，三維重建，基于圖像的繪制和識別等等。作者也提供了計算機視覺算法涉及到的線性代數(shù)、數(shù)值優(yōu)化技術(shù)、貝葉斯建模與推理。
　　推薦理由：本書是作者多年從事計算機視覺教學(xué)與研究的成果，按照課程項目的方式組織。可供高年級本科生和研究生計算機視覺課程的教材。
　　二、幾何篇
　　1. Multiple View Geometry in Computer Vision
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Richard Hartley, Andrew Zisserman
　　出版時間：2000 （第一版），2004（第二版）
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　本書內(nèi)容：理解真實世界的三維結(jié)構(gòu)是計算機視覺領(lǐng)域的一個基本問題。本書內(nèi)容包括三維幾何與重建所需要的計算相關(guān)的幾何原則及物體的代數(shù)表達(dá)。本書以統(tǒng)一框架的形式給出了場景重建的理論與實現(xiàn)細(xì)節(jié)。同時作者也提供了詳盡的背景知識、應(yīng)用和實現(xiàn)算法的解釋。
　　推薦理由：本教材系統(tǒng)是多視角幾何經(jīng)典教材，既包含經(jīng)典的方法，又包括現(xiàn)代的方法。本書寫作清晰明了，又不失連貫性。本書可作為計算機視覺和計算機圖形學(xué)等課程高年級本科生和研究生教材，對于自動駕駛、機器人、AR/VR、無人機、地理測繪等領(lǐng)域研究人員和技術(shù)人員是重要的參考書。
　　2. An Invitation to 3-D Vision: From Images to Geometric Models
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Yi Ma, Stefano Soatto,‎ Jana Kosecká,‎ S. Shankar Sastry
　　出版時間：2005
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書著重講述了計算機視覺中的重要問題：利用線性代數(shù)和矩陣?yán)碚搹囊幌盗卸S圖像中重建三維結(jié)構(gòu)和運動。本書的特點是一套基于多幅圖像的研究幾何和重建幾何模型的統(tǒng)一框架，也包括了圖像形成、基本的圖像處理方法以及特征提取等內(nèi)容，同時也給出實現(xiàn)視覺算法及系統(tǒng)的操作指南。
　　推薦理由：本書適合于計算機視覺、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機圖形學(xué)，及機器人等方向的高年級本科生、研究生以及研究人員。同時作者也提供了算法實現(xiàn)的程序，對于自動駕駛、機器人、AR/VR、無人機、地理測繪等領(lǐng)域研究人員和技術(shù)人員是重要的參考書。
　　3. 計算機視覺： 計算理論與算法基礎(chǔ)
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：馬頌德，張正友
　　出版時間：1998 （第一版），2003（第二版）
　　適合人群：初級到中級
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：計算機視覺從信息處理的層次研究視覺信息的認(rèn)知過程，以及視覺信息處理的計算理論、表達(dá)與計算方法。本書系統(tǒng)地介紹了計算機視覺的重要理論與算法，包括圖像特征提取、攝像機定標(biāo)、立體視覺、運動視覺(或稱序列圖像分析)、由圖像灰度恢復(fù)三維物體形狀的方法、物體建模與識別方法以及距離圖像分析方法等。
　　推薦理由：本書主要涵蓋了計算機視覺領(lǐng)域早期視覺的問題，對相關(guān)問題的研究背景和實現(xiàn)方法做了詳細(xì)闡述�？勺鳛楦吣昙壉究粕蜓芯可慕滩幕騾⒖紩�，也可供自動駕駛，AR/VR，無人機，地理測繪等領(lǐng)域研究人員和技術(shù)人員參考。
　　三、機器學(xué)習(xí)篇
　　1. Computer Vision: Models, Learning, and Inference
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Simon J.D. Prince
　　出版時間：2012
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書介紹了解決計算機視覺問題的概率模型學(xué)習(xí)與推理的方法，講述了如何利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立觀察圖像和要估計的內(nèi)容的聯(lián)系，例如估計三維結(jié)構(gòu)。本書包括概率基礎(chǔ)知識、概率圖模型、圖分割方法、多視覺幾何、相機標(biāo)定、人臉識別、目標(biāo)跟蹤等等。書中共介紹了70多種算法。
　　推薦理由：本書可以看成計算機視覺與機器學(xué)習(xí)結(jié)合的果實，提供了應(yīng)用于計算機視覺研究的機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)除外）基本知識，描述簡明直觀。本教材可作為高年級本科生以及研究生計算機視覺教材，也適合于計算機視覺從業(yè)人員。
　　2. Pattern Recognition and Machine Learning
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Christopher Bishop
　　出版時間：2006
　　適合人群：初級到中級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書是第一本從貝葉斯的角度講述模式識別，用圖模型的方式描述離散概率分布的書籍。內(nèi)容包括：線性回歸模型、線性分類模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、核方法、稀疏核方法、圖模型、混合模型與期望最大化算法、近似推理、采樣方法、連續(xù)隱變量模型等。
　　推薦理由：本書主要講述應(yīng)用于模式識別問題的機器學(xué)習(xí)方法，也包括視覺識別問題，適合作為高年級本科生及研究生的教材，也是計算機視覺領(lǐng)域研究人員及從業(yè)人員學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的參考書。
　　3. Deep Learning
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
　　出版時間：2016
　　適合人群：初級、中級到高級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★☆
　　主要內(nèi)容：本書包括三大部分，第一部分介紹了基本的數(shù)學(xué)工具和機器學(xué)習(xí)概念，第二部分描述了最著名的深度學(xué)習(xí)算法，第三部分列舉了深度學(xué)習(xí)研究前沿的想法及問題。
　　推薦理由：本書不是專門為計算機視覺而寫的深度學(xué)習(xí)教材，但是包含了成書之前計算機視覺領(lǐng)域發(fā)明的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可作為計算機視覺領(lǐng)域的高年級本科生及研究生的教材，也可作為計算機視覺研究人員和從業(yè)人員參考書。
　　4. Generalized Principal Component Analysis
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：RenéVidal,‎ Yi Ma,‎ Shankar Sastry
　　出版時間：2016
　　適合人群：中級到高級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書介紹了關(guān)于從一個或多個子空間或流形產(chǎn)生出來的，可能含有噪聲、大誤差或者異常的高維數(shù)據(jù)建模的數(shù)學(xué)理論和計算工作的最新進(jìn)展，涵蓋了用于子空間估計和分割的最新的代數(shù)的、幾何的、統(tǒng)計的計算方法，并且給出了若干在圖像處理、圖像視頻分割、人臉識別與聚類等問題的有趣應(yīng)用。
　　推薦理由：本教材可做為計算機視覺以及圖像和信號處理、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)理論等領(lǐng)域的研究生和起步的研究者。本書包含了大量的圖解說明、例子、以及練習(xí)習(xí)題，同時涵蓋了本教材涉及到的統(tǒng)計、優(yōu)化、代數(shù)幾何等方面的基本概念和原理。
　　四、經(jīng)典讀物篇
　　Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information
　　計算機視覺的修煉秘笈
　　作者：David Marr
　　出版時間：1982
　　適合人群：中級及高級學(xué)者
　　推薦指數(shù)：★★★★★
　　主要內(nèi)容：本書提供了理解視覺感知的框架，也涉及了大量研究和理解大腦及其功能的問題。在Marr的框架里，視覺過程建立了一套表達(dá)方法：開始于圖像描述，終結(jié)于在周圍環(huán)境中的三維物體描述。他提出了在神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域具有重大影響力的多層次分析方法論：計算層次、算法層次、硬件算法層次。
　　推薦理由：本書系統(tǒng)的描述了Marr的對于視覺感知的理解的框架。本書自出版以來，影響一代大腦及認(rèn)知科學(xué)家。時至今日，這本書依然是致力于大腦和認(rèn)知科學(xué)、計算機視覺領(lǐng)域特別是視覺感知的研究人員的參考書。

怎么樣，找到適合自己的書了嗎？2018年不妨先給自己定個小計劃：讀完3本計算機視覺的經(jīng)典書目！

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下載說明
計算機視覺的修煉秘笈的作者是著名作家，全書語言優(yōu)美，行文流暢，內(nèi)容豐富生動引人入勝。為表示對作者的支持，建議在閱讀電子書的同時，購買紙質(zhì)書。

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