该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
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随着计算机科学在人机交互领域的极大发展，作为人脸信息处理中的一项关键技术，人脸检测现在已经成为模式识别，计算机视觉和人机交互领域不可缺少的一部分。但是，人脸检测算法存在计算量大、速度慢等缺点。软件实现方式无法达到实时处理要求，而现有的硬件实现需要占用大量硬件资源。 本文针对现有人脸检测硬件实现的缺点，通过对Adaboost算法和现有硬件结构的分析，提出了双流水线硬件检测架构：扫描窗口流水线、特征向量流水线。并在Vertex-II Pro FPGA平台验证成功，达到实时检测的标准。具体工作和创新点包括如下几点： 介绍了人脸检测的原理以及人脸检测经典算法。其中，详细介绍了Adaboost算法。 对现有的结构进行详细分析。指出现有各架构的缺点，即资源占用多，检测速度慢。针对这两个问题，本文提出了一个适合嵌入式应用的扫描窗口、特征向量双流水线检测硬件架构，详细说明了该架构的工作原理，并在该架构基础上，通过加入预测加载技术，进一步提高检测速度。随后，采用存储器访问效率，架构内部存储单元大小，检测时间长短，运算单元数量四个标准，详细比较了新架构和现有架构的差别，显示出新架构的优势。 基于提出的架构，给出了Adaboost人脸检测系统的VLSI实现方案。本文中，采用自顶向下的设计方法将人脸检测系统分成若干个子模块，然后对每个子模块进行详细的设计和说明，给出了每个子模块的硬件架构、状态转换以及verilog实现后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA开发板完成人脸检测系统的硬件验证。FPGA验证结果表明对于QCIF分辨率的视频图像，人脸检测系统能够达到50fps的检测速度，满足实时检测的要求。
上传时间： 2013-06-15
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本章将介绍μ’nSP™系列单片机的应用领域，具体讲述SPCE061A单片机在通讯、语音领域里的应用，并详细给出了有关系统的电路原理图、程序流程图以及程序代码，供读者参考。 μ’nSP™家族产品具有电源电压范围和工作速率范围较宽、集成度高、性能价格比高以及功耗低等特点，故其有非常广泛的应用领域。μ’nSP™家族系列产品，涵盖了非常广泛的应用。包括：发音与语音识别的微控制器（SPCE系列）、通信来电辩识应用的微控制器（SPT660x系列）、以及通用型微控制器等等，主要体现在以下几个方面： 用于数字信号处理 用于开发研制便携式移动终端 用于开发嵌入式计算机应用系统 用于数字信号处理1． 数字滤波器 (Digital Filter)数字滤波器是一种计算处理或算法。借助于此，可以将输入的一种数字信号或序列变换为另一种序列输出。数字滤波器已被广泛地应用于数字语音、数字图像处理以及模式识别和频谱分析。数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processor）的作用是通过一系列数字来表示信号及其信息，并借助数字计算方法变换和处理这些信号。为了构成DSP，必须有一种部件能够快速地完成两个数值的乘法运算并将乘积累加于寄存器。“快速”意味着乘和累加（MAC，Multiply & ACcumulate）较高的运算速度。若以16位数值进行乘和累加，其结果应为32位。显然，μ’nSP™的硬件结构与其指令系统的结合足以构成DSP应用的硬件MAC单元，因而很适用于一些DSP方面的应用。
上传时间： 2014-01-26
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警车在城市道路上巡弋，既能够对违法犯罪分子起到震慑作用，有效控制犯罪率，又能加快接处警时间提高反应时效，为社会和谐提供有力的保障。本文以模式识别中聚类分析理论为基础，定量的给出城市道路间警车的覆盖模式和所需配置的最少警车数量，并给出最优的警车配置及巡逻方案。通过实例说明该方法能够有效的提高警车出警效率。
上传时间： 2014-12-30
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本书全面系统地介绍了人工智能的基础理论、基本方法和应用技术。内容涉及人工智能的基本概况和数学基础、知识表示、基于谓词的逻辑推理、不确定性理论、搜索策略、专家系统、神经网络、模式识别、机器学习、自然语言理解、智能决策系统以及智能计算机等。
标签： 人工智能
上传时间： 2014-12-31
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摘 要:阐述了高精度自动贴片机视觉对准系统的构成和原理。介绍了利用模式识别理论和图像的不变矩实现定位标志存在性判断的原理及算法和定位标志对准的原理及相关的图像处理算法,以及其中的点模式匹配算法。试验结果表明,定位标志存在性判断算法可以有效地区分不同的定位标志和判断定位标志是否在视场之内;定位标志对准算法在输入图像旋转、平移、定位标志被部分遮挡时,能精确地得到定位标志的位置偏差。关键词:贴片机;自动对准;定位标志;模式识别;不变矩;SUAN滤波;点模式匹配;图像处理
上传时间： 2013-11-16
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针对地下采用洛阳铲挖掘或者夜间爆破等盗掘田野文物活动将激发地动波，利用微震动检波器可以实现对一定区域内地动信号进行实时检测，提出了一种基于震动模式识别的田野文物监控系统，即通过对地下震动信号的采集、传输、调理转换、专家系统的分析与判别，来判定是否存在有盗掘活动，达到对古墓等田野文物保护的目的。本设计主要针对微信号检测与调理的硬件电路设计
上传时间： 2013-10-09
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基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。文中提出的基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设施的监控方面有广大的应用前景。
上传时间： 2013-11-02
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knn，即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法
标签： knn
上传时间： 2015-01-21
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