2017年CAIP国际会议：图像与模式计算机分析前沿

《计算机分析中的图像与图案：第17届CAIP国际会议》是一本涵盖了计算机视觉领域的学术著作，发表于Springer的LectureNotes in Computer Science系列中，自1973年开始出版。该系列由多位知名学者共同创办和编辑，包括来自全球不同顶尖学府的专家，如Gerhard Goos、Juris Hartmanis、Jan van Leeuwen等。编委会成员涵盖了诸如David Hutchison（兰开斯特大学）、Takeo Kanade（卡内基梅隆大学）等在计算机视觉领域具有深厚影响力的学者。 本书的核心内容聚焦于图像和图案的计算机分析，这是计算机科学中的一个重要分支，主要研究如何通过算法和技术解析、理解和生成图像数据，以实现自动化识别、特征提取、分类和理解。CAIP（Computer Analysis of Images and Patterns）作为每四年一度的国际会议，汇聚了最新的研究成果和技术进展，反映了当前计算机视觉领域的前沿动态。 会议于2017年在瑞典Ystad举行，参与者们围绕着图像处理技术、深度学习、机器学习、模式识别、物体检测、图像识别等多个子议题进行了深入探讨。作者Michael Felsberg和Anders Heyden，以及Norbert Krüger共同担任本次会议论文集的编辑，他们的工作旨在汇集和分享会议上的高质量研究成果，推动计算机视觉领域的进一步发展。 书中可能包含的知识点包括但不限于卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用、特征工程的优化策略、目标跟踪算法、立体视觉、图像分割技术、计算机视觉在自动驾驶、医学影像分析或安防监控中的实际应用等。此外，还有可能涉及深度强化学习在图像处理任务中的潜在作用，以及如何通过大数据和云计算技术提升图像分析的效率和准确性。 《计算机分析的图像与图案》是一本深度研究和实践相结合的教材，对于从事计算机视觉、人工智能、机器学习或相关领域的研究人员和工程师来说，具有重要的参考价值和实用指导意义。通过阅读这本书，读者可以了解到当前计算机视觉技术的最新进展，并为未来的研究和项目开发提供理论基础和实操指南。