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MARC状态:订购  文献类型:中文图书 浏览次数:2 

题名/责任者:
深度学习在行人重识别的研究与应用/张辰锐著
出版发行项:
成都:成都电子科大出版社,2025.9
ISBN及定价:
978-7-5770-1800-3/CNY59.00
载体形态项:
96页;24cm
个人责任者:
张辰锐
学科主题:
行人-识别系统-研究
中图法分类号:
TP391.4
提要文摘附注:
本书聚焦于深度学习在行人重识别领域的应用, 极具研究价值与实践意义。在当今智能安防与监控技术迅速发展的背景下, 行人重识别作为关键技术, 在公共安全、智能交通等领域有着广泛需求, 深度学习的引入为该技术带来了新的突破与发展, 这便是本书的编写依据。主要内容涵盖深度学习基础理论, 详细介绍深度学习的核心算法、模型架构, 如卷积神经网络、循环神经网络等, 为后续理解行人重识别方法筑牢根基。深入剖析行人重识别的基本概念、面临的挑战, 像光照变化、姿态差异、遮挡问题等, 并阐述传统方法的原理与局限性。着重探讨基于深度学习的各类行人重识别方法, 包括特征提取、度量学习、模型训练与优化等关键环节, 同时结合大量实际案例与实验数据, 展示不同方法的性能表现与应用效果。
使用对象附注:
本书适用于人工智能、计算机视觉领域的科研人员
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