人工智能实战进阶导引（中外学者论AI）

第1章项目入门阶段一

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1.1最初的思考

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1.2研究平台架构

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1.2.1系统设计需求

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1.2.2系统设计方案

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1.3数据采集原理

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1.3.1确定取景范围

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1.3.2低通采样原理

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1.3.3数字信号重建

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1.4开发界面设计

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1.4.1基本信息获取

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1.4.2功能面板组成

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1.4.3界面设计过程

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1.5智能采集系统

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1.5.1图形用户界面

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1.5.2技术模块演示

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1.6小结

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参考文献

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第2章项目入门阶段二

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2.1不完美的智能

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2.2噪声处理算法

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2.2.1均值滤波去噪

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2.2.2中值滤波去噪

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2.2.3小波软阈值去噪

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2.2.4小波硬阈值去噪

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2.2.5轮廓波阈值去噪

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2.3模块化设计与调试

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2.3.1技术模块布局

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2.3.2技术模块演示

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2.3.3核心代码

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2.4小结

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参考文献

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第3章项目入门阶段三

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3.1进一步的思考

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3.2从局部到非局部

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3.2.1非局部滤波原理

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3.2.2存在的不足

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3.2.3算法改进思路

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3.3应用探索和尝试

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3.3.1运动目标检测

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3.3.2算法设计思想

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3.3.3算法设计过程

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3.4实验结果与结论

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3.4.1预测实验结果

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3.4.2观察收集实验结果

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3.4.3实验结果分析

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3.5小结

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参考文献

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第4章项目探索阶段一

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4.1最初的假设

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4.2边缘检测与分割

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4.2.1主要的算法思想

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4.2.2数学建模思路

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4.3从边缘检测到阈值分割

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4.3.1主要的算法思想

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4.3.2数学建模思路

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4.4均衡化的考虑

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4.4.1图像均衡化原理

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4.4.2模型与算法设计

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4.4.3从均衡化到规范化

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4.5模块化设计的探索

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4.5.1模块化的基本框架

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4.5.2边缘检测技术模块

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4.5.3阈值分割技术模块

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4.5.4直方图均衡化模块

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4.6小结

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参考文献

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第5章项目探索阶段二

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5.1初始假设的拓展

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5.2区域生长算法原理

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5.2.1算法数据流分析

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5.2.2算法卷积层分析

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5.2.3策略信息点池化

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5.2.4逻辑回归与二分类

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5.3遮挡区域提取实验

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5.3.1右侧脸+N95口罩

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5.3.2左侧脸+N95口罩

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5.3.3俯视脸+N95口罩

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5.3.4仰视脸+N95口罩

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5.3.5正脸+医用外科口罩

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5.3.6左侧脸+医用外科口罩

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5.3.7右侧脸+医用外科口罩

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5.3.8俯视脸+医用外科口罩

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5.3.9仰视脸+医用外科口罩

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5.4区域生长算法核心代码展示

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5.4.1MATLAB核心代码

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5.4.2Python核心代码

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5.5小结

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参考文献

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第6章项目探索阶段三

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6.1初始假设的延伸

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6.2数字图像的深度认知

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6.2.1从图像处理到图像理解

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6.2.2图像工程的三个层级

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6.3图像分割的数学定义

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6.3.1问题、特征与规律

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6.3.2分割条件的数学表达

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6.3.3目标区域与背景解释

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6.4图像变换与图像操作

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6.4.1图像变换原理

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6.4.2从变换到操作

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6.4.3实验结果展示

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6.5图像变换与图像分割的结合

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6.5.1阈值筛选优化思路

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6.5.2相关概率知识补充

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6.5.3分割过程的数学表达

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6.6人脸背景去除实验

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6.6.1阈值分割去除

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6.6.2裁剪分割去除

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6.6.3裁剪缩放分割旋转

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6.7小结

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参考文献

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第7章项目探索阶段四

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7.1进一步的假设

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7.2从图像边缘到图像特征

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7.2.1检测方法的分类

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7.2.2图像特征的分类

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7.2.3边缘特征的分类

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7.3边缘的理解与表达

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7.3.1从函数的角度解释

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7.3.2基本算法思想解释

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7.3.3一阶导数与卷积操作

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7.3.4二阶导数与通用掩模

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7.4边缘检测深入解读

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7.4.1Roberts算子深入解读

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7.4.2Prewitt算子深入解读

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7.4.3Sobel算子深入解读

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7.4.4LoG算子深入解读

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7.4.5Canny算子深入解读

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7.5从边缘检测到边缘增强

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7.5.1基本算法思想解释

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7.5.2算法设计与编程实现

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7.5.3边缘增强的实验结果

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7.6小结

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参考文献

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第8章项目实战阶段一

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8.1最初的尝试

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8.2从图像融合到人脸识别

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8.2.1问题背景与解决方案

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8.2.2解决方案的实现途径

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8.3人脸图像融合原理

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8.3.1融合技术的三个层次

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8.3.2算法思想与建模过程

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8.3.3技术实现的主要步骤

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8.4技术开发系统及代码

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8.4.1图形用户界面设计

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8.4.2图形用户界面调试

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8.4.3技术核心代码展示

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8.5技术模块化实现过程

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8.5.1模块化思路分析

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8.5.2基础融合技术模块

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8.5.3高级融合技术模块

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8.6人脸融合实验结果

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8.7小结

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参考文献

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第9章项目实战阶段二

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9.1借助深度学习

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9.2深度学习基本原理

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9.2.1理解“深度”的含义

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9.2.2主流深度学习模型

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9.2.3MATLAB代码实现

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9.3从MATLAB到Python

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9.3.1一个实用的开发框架

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9.3.2TensorFlow基本概念 

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9.3.3TensorFlow安装过程

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9.4遮挡区域提取方案

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9.4.1基础模型结构

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9.4.2加载训练好的模型

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9.4.3核心代码

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9.5遮挡区域提取实验

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9.5.1设置口罩保存路径

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9.5.2人脸目标区域保存

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9.5.3完整实验结果

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9.6项目实战代码

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9.7小结

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参考文献

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第10章项目实战阶段三

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10.1超越深度学习

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10.2宽度学习的算法思想

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10.2.1宽度学习系统结构

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10.2.2网络权重求解过程

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10.2.3动态逐步更新算法

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10.3高效的增量学习模型

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10.3.1宽度学习系统的优势

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10.3.2宽度学习技术的核心

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10.3.3高效增量学习机制

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10.4宽度学习代码解读及调试

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10.4.1基础代码及调试

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10.4.2实验结果分析

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10.4.3遮挡人脸识别平台开发

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参考文献

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后记

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