"视觉智能计算技术与深度学习原理实践"

《深度学习与图像识别原理与实践》一书是由魏溪含、涂铭和张修鹏合著的，于2019年出版，由机械工业出版社和华章分社制作与发行。本书的前言阐释了随着深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉数据的增长，视觉智能计算技术在多个应用领域如拍照搜索、智能相册、人脸识别等得到了广泛的应用。也因此，作者们有了写作这本书的动机。 第一章着重介绍了机器视觉在行业中的应用，包括其发展背景、主要应用场景以及小结。其中，机器视觉的主要应用场景包括人脸识别、视频监控分析、工业瑕疵检测、图片识别分析、自动驾驶/驾驶辅助、三维图像视觉、医疗影像诊断、文字识别和图像/视频的生成及设计。这些领域都是当下和未来机器视觉技术的重点应用领域，也是本书将要涉及的主要内容。 第二章则详细介绍了图像识别前置技术，包括深度学习框架Theano、Tensorflow、MXNet和Keras。这些框架是实现图像识别所必不可少的工具，作者通过对这些框架的详细介绍，使读者能够更好地理解和运用深度学习技术来进行图像识别。 接下来的章节将进一步深入探讨深度学习理论与图像识别实践，其中包括图像识别的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、图像生成对抗网络、目标检测与分割等内容。这些内容将有助于读者对图像识别技术有一个更加全面和深入的理解，并能够在实践中运用这些技术进行图像识别任务。 此外，本书还将介绍一些实际的图像识别案例，包括人脸识别、物体识别和场景识别等。这些案例将有助于读者将理论知识应用到实际问题中，并了解图像识别在不同应用场景下的具体应用方式。 总的来说，这本书通过深入浅出的方式介绍了深度学习与图像识别的原理与实践，旨在帮助读者了解和掌握当前最前沿的图像识别技术，能够应用于实际场景中。同时，本书的文本结构清晰，主次分明，配合大量的案例和实践，使读者能够更好地掌握图像识别技术。因此，无论是对于刚刚接触图像识别技术的初学者，还是对于在图像识别领域进行研究的专业人士来说，这本书都是一本不可多得的利器。