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光学图像自动目标识别性能分析与测试方法

书号：9787030839237

作者：何峻等
外文书名：
装帧：平装

开本：B5
页数：128

字数：170000

语种：zh-Hans
出版社：科学出版社

出版时间：2026-07-01
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定价： ￥98.00元

售价： ￥77.42元

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本书是作者长期教学与科研工作的总结与凝炼。书中广泛收集整理该领域的研究成果,并且结合作者最新学术研究提出了一些独到的见解。全书共5章。第1章回顾自动目标识别技术发展历程,概述现有的性能评价与测试方法,对研究成果及相关理论作简要评述。第2章归纳总结光学图像自动目标识别的常用性能指标,构建有针对性的识别性能价值函数,更好地实现指标归一化度量,为多指标综合评价奠定基础。第3章从信息生产效率的角度出发,分析算法对于训练样本、运算时间等资源的需求利用情况,为新一代智能目标识别技术的应用部署提供指导。第4章以光学图像自动目标识别过程中主要影响因素的作用为例,通过试验设计开展回归分析建模,给出探索目标识别算法性能边界的方法与实例。第5章介绍用于光学图像自动目标识别研究的常见数据资源和使用原则,方便读者自行构建所需的图像数据集,从而更好地开展目标检测、模式分类等自动目标识别问题的研究。

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第1章绪论 1
1.1 自动目标识别发展简史 2
1.1.1 统计模式识别 2
1.1.2 基于模型或信息辅助的技术 2
1.1.3 深度学习方法 2
1.1.4 困难与制约 3
1.2 性能评价与测试方法 3
1.2.1 性能指标定义 3
1.2.2 测试条件构建 6
1.2.3 统计推断与决策分析 8
1.3 研究进展分析 11
1.3.1 最新研究进展 11
1.3.2 未来发展趋势 12
1.3.3 数据驱动引发的思考 13
1.3.4 值得持续深入的方向 13
1.4 小结 14
本章参考文献 14
第2章目标识别性能归一化度量 22
2.1 常用的目标识别性能指标 22
2.1.1 表格型指标 22
2.1.2 概率型指标 22
2.1.3 曲线型指标 23
2.1.4 图像型指标 23
2.2 目标识别性能价值函数构建 23
2.2.1 价值理论概要 24
2.2.2 目标识别性能度量的价值需求 26
2.2.3 识别性能前景价值函数 27
2.3 随机占优准则的应用 30
2.3.1 效用理论概要 30
2.3.2 一阶随机占优规则 32
2.3.3 随机占优适用条件分析 33
2.4 数值实例——识别率前景价值函数构建 36
2.5 小结 39
本章参考文献 39
第3章资源使用效率分析 42
3.1 效率理论概要 42
3.1.1 数据包络分析 42
3.1.2 常见的模型 44
3.1.3 技术水平距离函数 45
3.2 目标识别效率测量方法 46
3.2.1 目标识别的决策信息生产效率 46
3.2.2 效率测量指标的分解 47
3.2.3 效率视角下的学习能力评价 48
3.3 测算实例 49
3.3.1 训练数据样本容量作用分析 49
3.3.2 环境光照条件变化作用分析 55
3.4 小结 59
本章参考文献 60
第4章影响因素作用分析 61
4.1 回归分析模型构建 61
4.1.1 单因素试验性能模型 61
4.1.2 多因素试验性能模型 62
4.2 因素交互作用分析 63
4.2.1 均匀试验的思想 63
4.2.2 识别性能边界估计 64
4.3 影响光学图像目标检测识别的因素 68
4.3.1 尺寸因素的目标识别试验 68
4.3.2 光照变化因素的目标识别试验 70
4.3.3 因素混合作用的目标识别试验 74
4.4 应用实例——地面车辆目标检测性能建模 74
4.4.1 计算机仿真 75
4.4.2 半实物测试 77
4.4.3 影响因素作用分析 79
4.4.4 性能边界经验预测 95
4.5 小结 99
本章参考文献 100
第5章光学图像数据集构建 101
5.1 概述 101
5.2 图像采集与处理 104
5.2.1 图像采集 104
5.2.2 图像处理与标注 105
5.2.3 图像质量控制 106
5.3 常见光学遥感图像数据资源 107
5.3.1 可见光图像数据 107
5.3.2 红外图像数据 113
5.4 构建实例——红外时敏目标检测跟踪数据集 118
5.4.1 数据采集与处理方法 119
5.4.2 数据处理和图像标注 120
5.4.3 数据样本描述 121
5.4.4 数据统计及使用情况 124
5.5 小结 125
本章参考文献 126

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