内容简介

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大优势，但其发展往往不能全面满足实际场景的旺盛需求。近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密，基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。

本书从介绍计算机视觉的任务入手，总结从传统手工提取特征方法到深度学习的发展历程。然后，针对不同层次的计算机视觉任务，结合作者团队近年来的研究成果，以及部分学界公认的里程碑式成果，从理论层面论述深度学习在具体计算机视觉任务中的应用。本书作者来自北京邮电大学长期从事多媒体技术教学和研究的一线教师。