多示例学习与图割优化是近年来计算机视觉领域广受关注的研究方向。本书系统地论述了多示例学习与图割的基本理论、算法及其在交通视频图像识别中的应用。全书共6章，一、二章供初学者学习，论述了目标显著性检测方法、基于图论的图像分割方法与多示例学习方法的研究现状，以及图像显著特征的基本定义与相似性度量的常用处理方法。第三、四章论述了显著性目标分割方法的基本原理及具体算法的实现步骤。第五章论述了基于多示例与图割优化的图像分割方法在实际交通视频图像识别中的应用 。第六章为结论与展望。 本书适合计算机视觉、图像处理、模式识别等研究方向的读者及开发工程师参考学习。
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