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《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》——1.2 数字图像处理与机器视觉

本节书摘来自异步社区出版社《Visual C++ 2012 开发权威指南》一书中的第1章,第1.2节,作者: 张铮 , 徐超 , 任淑霞 , 韩海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.2 数字图像处理与机器视觉 数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版) 1.2.1 从图像处理到图像识别 图像处理、图像分析和图像识别是认知科学与计算机科学中的一个令人兴奋的活跃分支。从1970年这个领域经历了人们对其兴趣的爆炸性增长以来,到20世纪末逐渐步入成熟。其中遥感、技术诊断、智能车自主导航、医学平面和立体成像以及自动监视领域是发展最快的一些方向。这种进展最集中地体现在市场上多种应用这类技术的产品的纷纷涌现。事实上,从数字图像处理到数字图像分析,再发展到最前沿的图像识别技术,其核心都是对数字图像中所含有的信息的提取及与其相关的各种辅助过程。 1.数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing)就是指使用电子计算机对量化的数字图像进行处理,具体地说就是通过对图像进行各种加工来改善图像的外观,是对图像的修改和增强。 图...

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摘要:谷歌已经使用Deep Learning技术开发了许多新方法来解析语言,目前,谷歌开源了一款基于Deep Learning的学习工具——word2vec,这是首款面向大众的Deep Learning学习工具。 word2vec(word to vector)顾名思义,这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换,可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。 word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋(bag-of-words)和skip-gram架构实现,word2vec遵循Apache License 2.0开源协议。 如何转换? word2vec主要是将文本语料库转换成词向量。它会先从训练文本数据中构建一个词汇,然后获取向量表示词,由此产生的词向量可以作为某项功能用在许多自然语言处理和机器学习应用中。 在举例子之前,引入余弦距离(Cosine distance)这个概念(摘自维基百科): 通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最...

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