视觉信息认知计算理论图书目录
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发布时间：2024-10-21 10:30
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时间：2024-11-24 17:06
第1章概述了基于感知机理的机器学习方法，包括有效编码假说在初级特征表示中的应用，以及初级和中级视觉表象对知觉组织的影响。同时，还介绍了智能计算模型在场景识别中的应用。
第2章详细解析了基于视觉感知的特征表示，包括外部环境刺激如何转化为神经信息，以及生物视觉感知的生理结构和计算模型。同时，展示了生物视觉启发的特征表示在图像检索等领域的应用。
第3章聚焦于有效编码假说下的低层特征表示，讨论了稀疏编码、独立分量分析和慢变特征分析等方法，以及它们在视觉模型中的应用。
第4章介绍了流形学习，包括局部和全局保持的算法，以及它们在图嵌入框架下的应用，如主成分分析和判别分析。
半监督学习在第5章被探讨，它与人类学习的关联，以及在文本分类和图像分割中的应用是本章的核心内容。
第6章关注聚类，分析了经典算法如划分法和层次法，以及聚类中的关键问题，如距离度量和聚类数目选择。
第7章深入到知觉组织，概述了认知心理学的研究成果，并探讨了无监督和主动轮廓方法在图像分割中的应用。
第8章专门研究模拟视觉注意机制的感知模型，包括空间和目标导向的注意模型，以及what和where信息在视觉感知中的角色。
