第I部分 理论、技术和系统
简要介绍 2
参考文献 3
第1章 最佳统计分类 5
1 引言 5
2 最优贝叶斯分类器 6
3 离散模型OBC 9
4 高斯模型OBC 12
5 多类分类 15
6 先验构造 19
7 最优贝叶斯迁移学习 21
8 结论 25
参考文献 25
第2章 目标识别的深度判别
特征学习方法 29
1 引言 29
2 基于熵正交损失的深度判别
特征学习方法 31
3 基于最小-最大损失的深度
判别特征学习方法 36
4 图像分类任务实验 42
5 讨论 44
参考文献 45
第3章 基于深度学习的背景减法：
系统综述 49
1 引言 49
2 背景减法 50
3 实验结果 57
4 结论 59
参考文献 60
第4章 无需大型数据集即可进行
形状建模和骨架提取的相
似域网络 69
1 引言 69
2 相关研究 70
3 相似域 71
4 相似域网络 72
5 使用SDN进行参数化
形状建模 74
6 从SD中提取骨架 75
7 实验 76
8 结论 78
9 致谢 78
参考文献 79
第5章 基于曲波的纹理特征用于
模式分类研究 81
1 引言 81
2 曲波变换方法 82
3 基于曲波的纹理特征 90
4 应用问题的一个示例 90
5 总结与讨论 92
附录 92
参考文献 95
第6章 嵌入式系统高效深度
学习概述 99
1 引言 99
2 深度神经网络概述 100
3 用于DNN处理的硬件 101
4 DNN高效推理的方法 103
5 结论 106
参考文献 106
第7章 用于基于差异的多视图
学习的随机森林 108
1 引言 108
2 随机森林差异 110
3 多视图学习的差异表示 112
4 将视图与加权组合相结合 114
5 实验 121
6 结论 124
7 致谢 124
参考文献 124
第8章 图像着色综述 127
1 引言 127
2 参考图像着色 128
3 涂鸦着色 132
4 深度学习着色 134
5 其他相关研究 137
6 结论 139
参考文献 139
第9章 语音识别深度学习的
最新进展 144
1 引言 144
2 端到端模型 145
3 鲁棒性 151
4 总结及未来研究方向 155
5 致谢 157
参考文献 157
第II部分 应用
简要介绍 170
参考文献 171
第10章 遥感技术中的机器学习 173
1 引言 173
2 PolSAR图像分析的传统
处理链 175
3 整体特征提取和模型训练 175
4 结论 188
参考文献 189
第11章 基于高光谱和空间自适应
解混对具有损坏像素的数
据分数表面的解析重建 193
1 引言 193
2 基于解析2D表面的空间
自适应高光谱解混 196
3 评估和结果 199
4 结论 204
参考文献 205
第12章 视觉图像中海冰参数
识别的图像处理 211
1 引言 211
2 冰像素检测 212
3 浮冰识别 213
4 案例研究及其应用 218
5 讨论和未来研究 224
参考文献 225
第13章 深度学习在MRI大脑
结构的大脑分割和大脑
标记中的应用 228
1 引言 228
2 方法 229
3 结果 236
4 讨论 240
5 结论 242
参考文献 242
第14章 基于时间纹理分析的血管
内超声图像自动分割 246
1 引言 246
2 数据库 248
3 方法及步骤 248
4 实施和结果 254
5 结束语 256
参考文献 256
第15章 使用深度学习进行历史
文献分析 258
1 现有技术 258
2 交叉描绘的图形分类 261
3 使用历史图像合成处理
大型历史文档数据集 266
参考文献 269
第16章 通过基于图的方法进行
签名验证 275
1 引言 275
2 从签名图像到图再到验证 276
3 图编辑距离及其近似值 279
4 实验评估 284
5 结论和近期研究 286
参考文献 287
第17章 用于地震模式识别的细胞
神经网络 292
1 引言 292
2 细胞神经网络 293
3 使用DT-CNN关联记忆的
模式识别 301
4 实验 302
5 结论 307
参考文献 307
第18章 在跨模态人脸验证和
合成中加入面部属性 309
1 引言 309
2 属性引导的人脸验证 311
3 属性引导的草图-照片合成 319
4 讨论 325
参考文献 326
第19章 深度学习时代的互联和
自动驾驶汽车：计算机
引导转向的案例研究 330
1 引言 330
2 相关研究：人工智能在CAV
中的应用 332
3 相关问题 334
4 案例研究：我们提出的
方法 335
5 实验设置 337
6 分析和结果 340
7 结束语 343
8 致谢 344
参考文献 344
