國外著名高等院校信息科學與技術優秀教材

《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》全面介紹了計算機視覺中被廣泛使用的各種方法，包括局部特徵描述子、區域描述子、全域特徵描述子以及評價這些內容的度量方法和分類方法，並用將近一半的篇幅重點介紹了基於深度學習的特徵學習方法，以及FNN、RNN和BFN三類深度學習架構的特點。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》內容豐富、前沿，強調理論分析，旨在探討各種計算機視覺研究方法背後的技術和原理，同時也探討了深度學習與神經科學之間的關係，展望了未來深度神經網絡的發展方向。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》用專門一章講解了計算機視覺流程和算法的優化，通過汽車識別、人臉檢測、圖像分類和增強現實等實例具體探討了硬件優化和軟件優化的方法。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》每章末尾都配有相應的思考題，附錄給出了許多有效的實踐資源和一些有用的分析，同時提供了源代碼，既適合高校計算機視覺課程的教學，也適合從事計算機視覺的研究人員和工程技術人員參考使用。