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计算机视觉—算法与系统原理.高文.清华大学出版社.1998

Authors 高文 Publisher: 清华大学出版社 Pub Date: 1998 Pages: 310
2009-06-12 上传大小:4.67MB
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计算机视觉算法系统原理 (pdf)

计算机视觉:算法与系统原理 高文,陈熙霖著 北京:清华大学出版社,1998 (中国计算机学会学术著作丛书) ISBN7-302-03232-7 内容简介 计算机视觉研究的主要目的是让计算机能够利用图象和图象序列来识别和认知三维世界,其最终目标是让计算机具有“视觉”功能,以满足社会对计算机高级应用的需求。根据研究内容可以把计算机视觉划分为计算理论、表达与算法和系统实现三个层次。本书系统地介绍了计算机视觉的计算理论和算法的原理.给出了全要算法的证明,介绍了计算机视觉系统的构成原理。为了便于读者将理论与实现进行对照和进行自己的应用系统设计。本书还介绍了到目前为止国际上比较著名的计算机视觉系统。本书可作为计算机科学、人工智能、图象处理与模式识别、人机交互、智能机器人、信息处理以及认知科学等有关专业的大学高年级学生和研究生的教学和自学教材使用,也可供以上领域中的科研工作者使用

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计算机视觉教程\计算机视觉算法系统原理

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现代通信最新技术第2版布莱克-清华大学出版社-1998

Preface xix CHAPTER 1 Introduction 1 Introduction 1 The Need for Enhanced Services 1 The Future Has Become the Present 3 Goals of the Emerging Communications Technologies 4 LAN Interconnectivity 5 A Brief Summary 5 Need for Greater Communications Capacity 5 LAN and WAN Internetworking 9 Costs of Connecting Dispersed LANs 11 The VIRTUAL Private Network(VPN) 11 Proposed Solutions 14 The Confusion Factor 16 Fast Relay Systems 17 Trends in Technology 19 Hardware and Software 19 New Technologies:To Use Them or Not To Use Them? 22 Broadband Networks 24 Broadband Signaling Hierarchies 24 Applications Supported by the New Technologies 27 New Technologies: Competitive or Complementary? 27 Performance and Distance Considerations 29 Obtaining Services for the Networks: Bandwidth on Demand 31 Where Services are Provided 32 Layered Architectures of the Emerging Technologies 34 Summary 35 CHAPTER 2 Foundations for the Emerging Technologies 36 Introduction 36 Virtual Circuits 37 A Brief Digression 38 Permanent Virtual Circuit (PVC) 39 Switched Virtual Circuit(SVC)or Connection On Demand 40 Semi-permanent Virtual Circuits(SPVC) 40 Connection-oriented and Connectionless Systems 41 Connection-orientated Systems 41 Connectionless Systems 41 The Pros and Cons 41 The Coexistence of Connection-oriented Systems And Connectionless Systems 42 Variable Bit Rate (VBR)and Constant Bit Rate (CBR)Applications 43 VBR Applications 43 CBR Applications 43 Flow Control and Congestion Management 45 Explicit Flow Control 45 Implicit Flow Control 45 No Flow Control 45 User Payload Integrity Management 46 Layered Protocols and Protocol Data Units 47 Addressing and Identification Schemes 49 Multiplexing Methodologies 50 Switching,Routing,and Relaying 50 Source and Non-source Routing 51 Fixed and Adaptive Routing 51 Network interfaces 51 Convergence,Segmentation, And Reassembly Operations 53 Summary 54 CHAPTER 3 Emerged Technologies 55 Introduction 55 T1/E1 CARRIER Systems 56 The Purpose of T1 and E1 56 “Typical” Topology 57 T1 and E1 Layers 58 T1/E1 PDUS 59 Conclusions on T1/E1 60 X.25 61 The Purpose of X.25 61 Typical Topology 61 X.25 Layers 62 X.25 PDUS 63 Other Noteworthy Aspects of X.25 64 Conclusions on X.25 65 ISDN 66 The Purpose of ISDN 66 Typical Topology 67 ISDN Layers 70 ISDN PDUS 71 Conclusions on ISDN 74 Signaling System Number 7(SS7) 75 The Purpose of SS7 75 Typical Topology 75 SS7 Layers 77 SS7 PDUS 80 Conclusions on SS7 81 。。。。。。

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计算机视觉——算法系统原理

计算机视觉——算法与系统原理 作者: 高文,陈熙霖 内容简介回到顶部↑ 计算机视觉研究的主要目的是让计算机能够利用图象和图象序列来识别和认知三维世界,其最终目标是让计算机具有“视觉”功能,以满足社会对计算机高级应用的需求。根据研究内容可以把计算机视觉划分为计算理论、表达与算法和系统实现三个层次。本书系统地介绍了计算机视觉的计算理论和算法的原理,给出了主要算法的证明,介绍了计算机视觉系统的构成原理。为了便于读者将理论与实现进行对照和进行自己的应用系统设计,本书还介绍了到目前为止国际上比较著名的计算机视觉系统。 本书可作为计算机科学、人工智能、图象处理与模式识别、人机交互、智能机器人、信息处理以及认知科学等有关专业的大学高年级学生和研究生的教学和自学教材使用,也可供以上领域中的科研工作者使用。

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计算机视觉算法与应用--Richard Szeliski高清pdf下载完整版

内容简介 · · · · · · 《计算机视觉——算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,从中获得成就感和乐趣。本书从科学的角度介绍基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 本书作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材,适合计算机和电子工程专业学生使用,重点介绍现实中行之有效的基本技术,通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外,本书的精心设计和编排,使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和最新研究成果文献。 作者简介 · · · · · · Richard Szeliski博士计算机视觉领域的大师级人物。Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验,先后任职干DEC和微软研究院。1996年,他在微软研究院任职期间,提出一种基于运动的全景图像拼接模型,采用L—M算法,通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法,Richard Szeliski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

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计算机视觉-算法原理

本书系统介绍了计算机视觉的计算理论和算法的原理,给出了主要算法的证明,介绍了计算机视觉系统的构成原理。

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计算机视觉 ——计算理论与算法基础》(马颂德 & 张正友)

《计算机视觉 ——计算理论与算法基础》是马颂德、张正友编著的经典教材。本资源为高清完整版,分享给大家一同学习!

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C++数据结构与算法源代码第四版(清华大学出版社

C++数据结构与算法源代码第四版(清华大学出版社),有几个问题在我的博客也有详细解答,可以见我博客

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王珊 陈红 数据库系统原理教程 清华大学出版社

王珊 陈红 数据库系统原理教程 清华大学出版社 PDF

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计算机视觉——算法系统

计算机视觉——算法与系统

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COM 技术内幕-微软组件对象模型

COM 技术内幕-微软组件对象模型 清华大学出版社 1998

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信号与系统使用教程 清华大学出版社 答案详细

各章的课后习题答案,第一章 信号与系统概述 第二章 连续信号与系统的时域分析 第三章 连续信号与系统的频域分析 第四章 连续信号与系统的复频域分析 第五章 离散信号与系统的时域分析 6 7 章

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计算机视觉视频教程百度云盘资源

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python, ipython) │ computer vsion.pdf │ CS231 introduction.pdf │ ├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择 │ 2. 图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4 │ 2.初识图像分类.pdf │ ├─3.再谈线性分类器 │ 3.再谈线性分类器.mp4 │ 再谈线性分类器.pdf │ ├─4.反向传播算法和神经网络简介 │ .反向传播算法和神经网络简介.pdf │ 4. 反向传播算法和神经网络简介.mp4 │ ├─5.神经网络训练1 │ 5.-神经网络训练1.pdf │ 5.神经网络训练1.mp4 │ ├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介 │ 6.神经网络训练2.mp4 │ 神经网络训练2.pdf │ ├─7.卷积神经网络 │ 7.卷积神经网络.mp4 │ Lession7.pdf │ ├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景 │ 8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4 │ PhotoOCR_xbai.pdf │ └─9.物体定位检测 物体定位检测.pdf │ ├─10.卷积神经网络可视化 │ .卷积神经网络可视化.pdf │ 10.卷积神经网络可视化.mp4 │ ├─11.循环神经网络及其应用 │ 11.循环神经网络及其应用.mp4 │ 循环神经网络.pdf │ ├─12.卷积神经网络实战 │ 12.卷积神经网络训练实战.mp4 │ 卷积神经网络实战.pdf │ ├─13.常见深度学习框架介绍 │ 常见深度学习框架介绍.pdf │ ├─14.图像切割 │ 14.图像切割.mp4

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深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现.pdf+高清版+精美书签编排

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数据结构-清华大学出版社

高校本科和研究生教程,11章内容,什么是数据结构 抽象数据类型及面向对象概念 算法定义 模板 算法简单性能分析与度量

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计算机视觉算法与应用中文版和英文版合集Richard Szeliski

Computer Vision: Algorithms and Applications Richard Szeliski

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计算机视觉 - 算法与应用 中文版, 高清扫描版带完整目录

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计算机视觉——算法与应用 - 中文.pdf

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数据库系统原理教程课后习题答案(清华大学)

包含了清华大学出版社出版的数据库系统原理教程课后习题的所有答案,做大非常详细!

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计算机视觉_算法与应用_中文版

Computer Vision:Algorithms and Applications 《计算机视觉:算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉:算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉:算法与应用》作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材,适合计算机和电子工程专业学生使用,重点介绍现实中行之有效的基本技术,通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外,《计算机视觉:算法与应用》的精心设计和编排,使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和最新研究成果文献。

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