學(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	韓一娜
出版社：	西北工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787561239346	出版時(shí)間：	2014-10-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	236	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　這本《學(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類》系統(tǒng)地論述了局部多核學(xué)習(xí)的理論、優(yōu)化算法及其在圖像分類中的應(yīng)用。全書分為9章，主要敘述了圖像分類中的核方法，局部多核學(xué)習(xí)的正則風(fēng)險(xiǎn)框架與算法，局部多核學(xué)習(xí)的貝葉斯視角及其在構(gòu)建生物視覺模型中的應(yīng)用?！秾W(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類》融入了作者多年的研究成果，同時(shí)也吸納了國際上在該領(lǐng)域的最新研究成果?！秾W(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類》對(duì)問題敘述詳盡，理論分析深入淺出，是該領(lǐng)域一部內(nèi)容新穎、系統(tǒng)全面、實(shí)用性強(qiáng)的學(xué)術(shù)著作?！秾W(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類》可供從事局部多核學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用的研究人員閱讀和參考。

作者簡介

暫缺《學(xué)術(shù)專著信號(hào)與信息處理：局部多核學(xué)習(xí)與圖像分類》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 基于多核學(xué)習(xí)的圖像分類
1.3 研究現(xiàn)狀
第2章圖像表征
2.1 場景要點(diǎn)
2.2 方向梯度直方圖
2.3 尺度不變特征變換
2.4 直線特征
2.5 自相似性描述符
2.6 紋理元
2.7 幾何概率映射
第3章圖像分類中的核方法
3.1 圖像表征與核
3.2 風(fēng)險(xiǎn)最小化學(xué)習(xí)
3.3 核與線性分類器
3.4 支持向量機(jī)分類器
第4章局部多核學(xué)習(xí)的正則風(fēng)險(xiǎn)框架
4.1 多核學(xué)習(xí)的正則風(fēng)險(xiǎn)框架
4.2 流行的多核學(xué)習(xí)形式
4.3 局部多核學(xué)習(xí)的正則風(fēng)險(xiǎn)框架簡介
4.4 圖像數(shù)據(jù)庫
4.5 核矩陣構(gòu)造及圖像特征
4.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
第5章基于樣本級(jí)優(yōu)化的方法
5.1 原一對(duì)偶等價(jià)形式
5.2 樣本級(jí)的交替優(yōu)化
5.3 樣本級(jí)的目標(biāo)函數(shù)求解
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第6章基于半定規(guī)劃的方法
6.1 lp范數(shù)LMKL框架
6.2 單約束QCQP的SDP松弛
6.3 SDP求解局部化γ
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第7章基于門函數(shù)的方法
7.1 Gonen & Alpaydin的方法
7.2 分組敏感的方法
7.3 基于概率置信核的方法
7.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第8章局部多核學(xué)習(xí)的貝葉斯視角
8.1 貝葉斯框架
8.2 高斯過程
8.3 多核學(xué)習(xí)的貝葉斯視角
8.4 局部多核學(xué)習(xí)的貝葉斯視角簡介
第9章局部多核學(xué)習(xí)在構(gòu)建生物視覺模型中的應(yīng)用
9.1 引言
9.2 場景分類
9.3 任務(wù)引導(dǎo)的生物啟發(fā)式Gist模型（BT-Gist）
9.4 數(shù)據(jù)庫與實(shí)驗(yàn)設(shè)置
9.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
9.6 與現(xiàn)有方法的比較
9.7 BT-Gist模型討論
參考文獻(xiàn)