多示例學習與圖割優(yōu)化是近年來計算機視覺領域廣受關注的研究方向。本書系統(tǒng)地論述了多示例學習與圖割的基本理論、算法及其在交通視頻圖像識別中的應用。全書共6章，一、二章供初學者學習，論述了目標顯著性檢測方法、基于圖論的圖像分割方法與多示例學習方法的研究現(xiàn)狀，以及圖像顯著特征的基本定義與相似性度量的常用處理方法。第三、四章論述了顯著性目標分割方法的基本原理及具體算法的實現(xiàn)步驟。第五章論述了基于多示例與圖割優(yōu)化的圖像分割方法在實際交通視頻圖像識別中的應用 。第六章為結論與展望。 本書適合計算機視覺、圖像處理、模式識別等研究方向的讀者及開發(fā)工程師參考學習。
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