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|关于本书|
本书研究了人类对视觉信息的表示和处理,并对视觉计算处理过程提出了全面的计算理论。全书立足于计算机科学、视觉神经科学和心理物理学的进展,是跨学科交叉研究的经典教科书,并对多个学科的研究都有深刻启发作用。特别值得一提的是,在近年深度学习的热潮之中,掌握本书介绍的视觉计算理论,对于在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索是至关重要的。
√影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作
√详细阐述Marr提出的用于研究和理解视觉感知的一般框架
√厘清计算理论、算法、实现三个研究层次
√掌握本书介绍的视觉计算理论,对在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索至关重要
√吴佳俊教授倾情翻译
|关于作者|
作者:David Courtnay Marr是计算神经科学领域的创始人之一,曾任麻省理工学院心理学教授。Shimon Ullman是位于以色列雷霍沃特的魏茨曼科学研究所的计算机科学Samy和Ruth Cohn讲席教授。Tomaso Poggio是麻省理工学院脑和认知科学系的Eugene McDermott讲席教授。Ullman和Poggio都曾在麻省理工学院与David Marr共事。
译者:吴佳俊,斯坦福大学计算机科学系助理教授,研究方向是计算机视觉、机器学习和计算认知科学。加入斯坦福大学之前,曾是谷歌研究院的访问研究员,并分别在清华大学和麻省理工学院获得了学士和博士学位。他的研究曾获ACM博士学位论文荣誉提名奖、AAAI/ACM SIGAI博士学位论文奖、麻省理工学院George M. Sprowls人工智能与决策博士学位论文奖,以及2020年三星人工智能年度研究人员奖。
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