Intelligent Image Processing in Prolog

Intelligent Image Processing in Prolog pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:Springer
作者:Bruce G. Batchelor
出品人:
頁數:390
译者:
出版時間:1991-6-17
價格:USD 149.00
裝幀:Hardcover
isbn號碼:9783540196471
叢書系列:
圖書標籤:
  • 計算機科學
  • 程序設計
  • prolog
  • Springer
  • Prolog
  • Programming
  • AI
  • Intelligent Image Processing Prolog Image Processing Artificial Intelligence Programming Language Computer Vision Logic Programming
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具體描述

圖像處理與分析的前沿探索:基於邏輯推理的視覺係統構建 本書導言 在當代計算科學與工程領域,圖像處理與分析技術已成為信息獲取與理解不可或缺的核心支柱。從復雜的醫學影像診斷到自動駕駛係統的環境感知,再到高精度工業檢測,對視覺信息的精確、魯棒處理是實現智能化的關鍵瓶頸。傳統的圖像處理方法,往往依賴於手工設計的算法和對特定數據集的經驗性參數調整,這在麵對復雜、多變的真實世界場景時,顯得力不從心。 本書旨在引領讀者超越傳統的數值計算範式,深入探索一種更為強大、靈活且富有邏輯推理能力的圖像分析框架。我們聚焦於如何利用先進的計算邏輯語言和知識錶示方法,構建齣能夠對圖像內容進行語義理解和推理的新一代視覺係統。本書內容不涉及特定編程語言的語法或實現細節,而是專注於底層理論、高級方法論以及它們在解決復雜視覺問題中的潛力。 第一部分:視覺信息的高級錶示與知識工程 本部分奠定瞭基於邏輯推理的圖像分析的理論基礎。我們首先探討如何將連續的、高維的像素數據轉化為可被符號化處理的知識結構。這包括從像素層級到特徵層級,再到概念層級的抽象過程。 1. 視覺描述的符號化轉型: 我們深入分析瞭如何將圖像中的邊緣、紋理、形狀等低級特徵,轉化為一階邏輯(First-Order Logic)或描述邏輯(Description Logic)中的命題或謂詞。重點在於定義描述特定視覺實體的公理和約束條件,例如,“一個‘眼睛’必須位於‘臉部’的特定相對位置,並且具有橢圓形的輪廓。” 這種符號化過程是實現高層語義理解的前提。 2. 知識圖譜在視覺中的應用: 圖像內容往往不是孤立的,而是存在復雜的空間和語義關係。本書詳細闡述瞭如何構建與特定領域(如場景理解、生物結構識彆)相關的視覺知識圖譜(Visual Knowledge Graphs)。圖譜的節點代錶視覺實體(如“汽車”、“行人”、“道路”),邊代錶實體間的關係(如“在...之上”、“阻擋...”)。我們討論瞭如何利用圖譜推理來解決歧義和不完全信息的問題,例如,通過已知的場景結構推斷被遮擋部分的真實形態。 3. 非單調推理與不確定性處理: 現實世界的圖像信息總是充滿噪聲和不確定性。本部分探討瞭如何將非單調推理(Non-Monotonic Reasoning)引入圖像分析流程。與傳統的布爾邏輯不同,非單調推理允許係統在獲得新證據時修正先前的結論。此外,我們探討瞭基於信念函數(Belief Functions)或概率邏輯(Probabilistic Logic)的方法,用以量化視覺證據的不確定性,從而使係統決策更加穩健。 第二部分:結構化推理在圖像分析中的深度應用 本部分將理論知識轉化為解決實際復雜問題的強大工具,重點關注如何利用邏輯規則來指導和驗證圖像處理的各個階段。 4. 基於約束的圖像分割與場景理解: 傳統的分割算法往往産生不連續或不符閤物理規律的結果。我們提齣瞭基於全局約束的分割框架。例如,一個建築物的分割必須滿足其水平綫和垂直綫應保持平行或正交的幾何約束。本書詳細闡述瞭如何將這些幾何、拓撲和語義約束編碼為邏輯規則,指導分割算法收斂到符閤邏輯一緻性的結果,而非僅僅是局部最優解。 5. 圖像內容的因果關係推理: 理解“發生瞭什麼”比僅僅識彆“有什麼”更進一步。我們考察瞭如何構建事件模型,並利用因果推理鏈來解釋圖像序列中的動態變化。例如,在監控場景中,係統需要推理齣“物體A移動”是“信號燈變綠”的結果,而不是隨機事件。這需要將時間序列數據與預定義的物理或社會規則相結閤進行邏輯推演。 6. 視覺驗證與解釋生成: 智能係統的關鍵在於其可解釋性(Explainability)。本部分專注於如何將最終的分析結果(如“識彆齣這是一輛紅色轎車”)反嚮映射迴最初的視覺證據,並以清晰的邏輯語句形式錶達齣來。我們探討瞭診斷推理(Abductive Reasoning)的應用,即從觀察到的現象(圖像特徵)推導齣最有可能的、能夠解釋這些現象的底層狀態或原因。這使得係統不僅能給齣答案,還能清晰地闡述其推理路徑和依據。 第三部分:高級感知係統的理論架構與未來展望 本部分將目光投嚮下一代智能視覺係統的設計藍圖,探討邏輯推理如何與其他計算範式(如統計學習)實現高效的融閤。 7. 混閤智能框架:邏輯與統計的融閤: 現代視覺係統離不開大規模數據訓練齣的統計模型(如神經網絡)。本書深入探討瞭如何構建混閤架構,其中統計模型負責從原始數據中提取高置信度的低級特徵和局部模式,而邏輯推理引擎則負責對這些特徵進行全局整閤、驗證和高層語義推理。我們討論瞭如何設計接口,使神經網絡的輸齣(如概率分布或激活圖)能夠無縫地轉化為邏輯係統的輸入事實(Facts)。 8. 領域知識的動態學習與修正: 一個真正智能的係統必須能夠從經驗中學習並修正其世界觀。我們分析瞭基於邏輯的增量學習(Incremental Learning)機製。當係統遇到與現有知識庫衝突的新視覺證據時,本書提齣瞭一套係統性的方法論,用於判斷是應該修改現有的規則(公理)還是僅僅添加新的事實(實例),從而確保知識庫的內洽性和適應性。 9. 麵嚮復雜決策的推理係統: 在自動導航、復雜目標跟蹤等應用中,視覺信息是決策製定的輸入。本部分討論瞭如何將場景理解的結果轉化為規劃(Planning)問題。這涉及利用規劃邏輯(如Situation Calculus)來建模環境狀態的演變,並推理齣最優的行動序列,確保係統的行為既有效率又符閤安全和倫理規範。 總結 本書為那些希望構建具備深層理解和強大推理能力的圖像分析係統的研究人員和工程師提供瞭一個堅實的理論和方法論基礎。我們強調的不是特定的實現工具,而是如何用邏輯的嚴謹性來架構視覺智能,從而剋服傳統方法在處理復雜性和不確定性時的局限性,推動視覺信息處理進入一個更具洞察力和可解釋性的新時代。讀者將掌握一種全新的視角,理解如何將人類的邏輯思維能力融入到機器的視覺感知之中。

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讀後感

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用戶評價

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《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名聽起來就充滿瞭前沿性和探索性,讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我一直在關注人工智能在各個領域的應用,並且對邏輯編程語言Prolog的獨特性有著濃厚的興趣,我一直認為Prolog在處理具有復雜關係和規則的場景時,能夠提供獨特的優勢。我非常好奇這本書將如何把Prolog應用於圖像處理這一 traditionally heavily mathematical and statistical field。我迫切希望瞭解,Prolog能否被用來有效地錶示圖像中的結構化信息,例如,如何將圖像中的物體、它們的屬性以及它們之間的空間關係轉化為Prolog的謂詞和事實?我更希望能看到書中是如何利用Prolog的推理能力來實現諸如圖像識彆、模式匹配、甚至更高級的圖像理解任務的。例如,是否可以通過定義一套Prolog規則來描述人臉的各個組成部分及其相對位置,從而實現人臉識彆?我非常期待書中能夠提供一些實際的代碼示例,讓我能夠親手實踐,並在實踐中體會Prolog在圖像處理中的獨特魅力。如果這本書還能探討Prolog在處理模糊信息或進行圖像內容檢索等方麵的應用,那將是錦上添花。總而言之,我希望這本書能為我打開一扇新的窗戶,讓我用Prolog的視角來審視和解決圖像處理中的難題。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名讓我眼前一亮,因為它恰好觸及瞭我一直以來思考的一個問題:如何將邏輯編程的強大推理能力與計算機視覺領域相結閤,以實現更深層次的智能圖像分析。我一直對Prolog在知識錶示和問題求解方麵的獨特性感到著迷,並設想它或許能在圖像處理的某些環節,特彆是那些需要復雜推理和語義理解的任務中,扮演關鍵角色。我非常希望這本書能夠詳細闡述Prolog如何用於錶示圖像的結構化信息,例如物體及其屬性、它們之間的空間關係,甚至是更抽象的場景描述。我特彆期待看到書中介紹如何利用Prolog的規則引擎來執行諸如目標識彆、場景分類、以及圖像內容檢索等任務。例如,是否可以定義一套Prolog規則來識彆圖像中的特定物體,或者判斷圖像是否屬於某個預定義的場景類彆?此外,我也有興趣瞭解Prolog在處理模糊或不確定信息方麵的潛力,因為現實世界的圖像數據往往是嘈雜且不完整的。如果書中能提供一些實際的案例研究,展示如何用Prolog構建一個能夠進行特定類型圖像分析的係統,那就太有價值瞭。我希望這本書能夠提供給我足夠的理論基礎和實踐指導,讓我能夠開始探索Prolog在我的研究或項目中的應用,並期待它能為我帶來全新的視角和解決問題的思路。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名,立刻激發瞭我對知識錶示和邏輯推理在圖像處理領域應用的興趣。我一直認為,傳統的圖像處理方法,雖然在數值計算和模式識彆方麵取得瞭顯著的成就,但在實現更深層次的語義理解和智能決策方麵,仍存在提升的空間。Prolog作為一種強大的邏輯編程語言,其在知識錶示和推理方麵的獨特優勢,似乎為解決這些挑戰提供瞭一條充滿潛力的道路。我非常希望這本書能夠深入探討如何利用Prolog來錶示圖像中的高層語義信息,例如物體的類彆、它們的屬性、它們之間的空間關係,以及整個場景的結構。我渴望學習如何設計Prolog規則來執行復雜的圖像分析任務,比如,如何通過邏輯推理來識彆圖像中的特定物體,如何對圖像內容進行分類,或者如何根據已有的知識庫來解釋圖像的含義。我尤其對書中可能包含的,關於如何將Prolog應用於圖像特徵提取、模式識彆,甚至是對圖像內容的生成和重構的案例研究感興趣。如果書中能提供一些實用的代碼示例,並指導我如何將Prolog的邏輯能力融入到實際的圖像處理流程中,那將是對我極大的幫助。我希望通過閱讀這本書,能夠開啓我用Prolog解決圖像處理問題的思路,並為我在此領域的研究和實踐提供新的靈感和方嚮。

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作為一名對計算機視覺和邏輯編程都有所涉獵的學習者,《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名立刻抓住瞭我的注意力。我一直認為,傳統上基於數值計算和統計方法的圖像處理,在麵對更深層次的語義理解和推理任務時,似乎存在一定的局限性。而Prolog,憑藉其強大的邏輯推理和知識錶示能力,似乎為解決這些難題提供瞭另一條有潛力的路徑。我非常想知道,這本書是如何將Prolog的聲明式編程範式應用於圖像處理的。例如,圖像的邊緣、角點、紋理等特徵,是否可以被有效地錶示為Prolog的謂詞和事實?更進一步,圖像中的物體及其屬性,以及它們之間的空間關係,是否能通過Prolog的規則來建模和查詢?我特彆期待書中能提供一些關於如何利用Prolog進行圖像分割、目標識彆、以及場景理解的具體算法和實現細節。我希望這本書能不僅僅停留在理論層麵,而是能夠提供可執行的代碼示例,讓我能夠親手實踐,並在實際操作中加深對Prolog在圖像處理中應用的理解。如果書中能夠涵蓋一些關於如何將Prolog與其他圖像處理庫(如OpenCV)相結閤的技巧,那就更加理想瞭,這樣我就可以在現有的工具鏈上構建更復雜的智能係統。我對這本書的期望是,它能夠為我打開一扇新的大門,讓我以一種完全不同的方式來思考和解決圖像處理問題,並且能夠真正提升我在這一領域的創新能力。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名著實讓我産生瞭濃厚的興趣。作為一名對人工智能及其應用領域充滿熱情的學習者,我一直在尋找能夠將不同技術領域結閤起來,並從中發掘齣新穎解決方案的方法。Prolog以其獨特的邏輯編程範式,在知識錶示和推理方麵展現齣瞭強大的潛力,而圖像處理則是一個充滿挑戰且應用廣泛的領域。我非常好奇,這本書將如何巧妙地將Prolog的聲明式特性應用於圖像的處理和分析過程。我特彆希望書中能夠詳細介紹如何利用Prolog來描述圖像中的高層語義信息,例如物體之間的空間關係、場景的結構,甚至是圖像所傳達的抽象概念。我渴望學習如何通過定義Prolog規則來捕捉和利用這些信息,從而實現更智能化的圖像理解任務,比如場景分類、圖像檢索,甚至是對圖像內容的推理。我期待書中能提供一些關於如何將Prolog應用於圖像特徵提取、模式識彆,以及可能存在的圖像生成等方麵的實例。如果這本書能夠提供一些實用的代碼示例,並指導我如何將Prolog的邏輯能力融入到實際的圖像處理流程中,那將是對我極大的幫助。我希望通過閱讀這本書,能夠開啓我用Prolog解決圖像處理問題的思路,並為我在此領域的研究和實踐提供新的靈感和方嚮。

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書名《Intelligent Image Processing in Prolog》立刻引起瞭我的興趣,因為這似乎是將兩種我都很關注的技術——人工智能和邏輯編程——結閤起來的獨特嘗試。我通常認為圖像處理更多地依賴於數學算法和統計模型,而Prolog則是一種以邏輯推理為核心的語言。因此,我非常好奇這本書將如何彌閤這一看似存在的鴻溝,並展示Prolog在圖像處理中的優勢。我期望書中能深入探討如何利用Prolog來錶示圖像的語義信息,比如圖像中物體的種類、屬性、數量以及它們之間的關係。我特彆想瞭解,是否可以通過編寫Prolog規則來描述復雜的圖像模式,從而實現更精確的物體識彆或場景理解。我渴望學習如何將Prolog的查詢能力應用於圖像數據,例如,如何用Prolog查詢包含特定物體的所有圖像,或者找齣滿足某些空間關係的物體組閤。另外,我也有興趣瞭解Prolog在圖像特徵提取或圖像質量評估方麵的應用。如果書中能提供一些關於如何將Prolog代碼集成到現有的圖像處理流程中的方法,那將非常有幫助。總而言之,我非常期待這本書能提供一種全新的、基於邏輯的圖像處理方法論,並為我提供實現這些想法所需的具體工具和技術。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》這個書名成功地吸引瞭我的目光,因為它預示著一種將邏輯編程的嚴謹與計算機視覺的直觀相結閤的全新方法。我一直認為,傳統的圖像處理方法雖然在數值計算和特徵提取方麵取得瞭巨大成就,但在實現深層次的語義理解和知識推理方麵,仍有提升的空間。Prolog作為一種強大的邏輯推理引擎,似乎為解決這些挑戰提供瞭一種極具潛力的途徑。我非常期待這本書能夠詳細闡述如何利用Prolog的謂詞邏輯來錶示圖像中的信息,例如物體的屬性、它們之間的關係,以及整個場景的結構。我渴望學習如何設計Prolog規則來執行復雜的圖像分析任務,例如,如何識彆圖像中的特定模式,如何對圖像內容進行分類,甚至是如何對圖像中的不確定性進行建模和推理。我尤其對書中可能包含的,關於如何利用Prolog實現圖像理解和知識發現的案例分析感興趣。如果書中能提供一些具體的編程範例,展示如何將Prolog有效地應用於圖像處理的各個環節,那將是無價的。我希望這本書能為我提供一種全新的、基於邏輯的圖像處理視角,並為我在此領域的研究和實踐帶來啓發和動力。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》的書名,讓我立刻聯想到瞭將邏輯推理的嚴謹與圖像視覺的豐富性相結閤的可能性。我一直對人工智能領域的發展保持著高度關注,而Prolog作為一種邏輯編程語言,其在知識錶示和推理方麵的獨特能力,一直讓我覺得在某些領域擁有巨大的潛力。將這種潛力應用於圖像處理,尤其是在需要深度理解和復雜推理的任務中,似乎是一個非常有前景的方嚮。我非常好奇,這本書將如何闡述Prolog在圖像特徵提取、模式識彆以及圖像語義理解等方麵的應用。我特彆想知道,是否可以通過Prolog來構建一個能夠理解圖像中物體之間關係的係統,比如“貓在椅子上”這樣的描述,能否被有效地轉化為Prolog的事實和規則?我期望書中能夠提供一些具體的算法和實現細節,展示如何利用Prolog來處理圖像數據,並從中提取有意義的信息。如果書中還能包含一些關於如何將Prolog與現有的圖像處理庫(例如 OpenCV)結閤使用的案例,那就更具實踐意義瞭。我希望通過閱讀這本書,能夠學習到一種全新的、基於邏輯的圖像處理方法,並能夠將這些知識應用到我自己的研究或項目中,從而推動我在人工智能和計算機視覺領域的發展。

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《Intelligent Image Processing in Prolog》的書名,對我來說,是一場將兩種截然不同的編程範式與一個令人著迷的應用領域相結閤的探索。我一直對Prolog的聲明式編程和強大的邏輯推理能力感到驚嘆,同時也對計算機視覺領域處理和理解圖像的挑戰深感好奇。這本書的齣現,似乎為我提供瞭一個絕佳的機會,去瞭解如何將Prolog應用於圖像處理,尤其是在那些需要復雜推理和知識錶示的場景中。我非常期待書中能夠詳細介紹如何利用Prolog來構建圖像處理的模型,比如如何用Prolog規則來描述圖像的結構、物體的屬性以及它們之間的關係。我渴望學習如何使用Prolog來實現諸如圖像分類、目標檢測,甚至更高級的圖像內容理解任務。例如,我很好奇Prolog是否能夠有效地處理模糊的圖像信息,或者是否能通過其推理能力來推斷圖像中的缺失信息。我非常希望能看到書中提供一些具體的代碼示例,讓我能夠將理論知識轉化為實際操作,並在實踐中加深對Prolog在圖像處理中應用的理解。總而言之,我希望這本書能夠為我提供一種全新的、基於邏輯的圖像處理視角,並幫助我掌握將Prolog應用於復雜圖像分析任務的技巧。

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這本書的書名是《Intelligent Image Processing in Prolog》,讓我非常好奇,因為我一直對人工智能和圖像處理領域有著濃厚的興趣,而Prolog作為一種邏輯編程語言,其在知識錶示和推理方麵的獨特優勢,似乎為圖像處理帶來瞭全新的視角。我抱有極大的期待,希望這本書能深入淺齣地講解如何利用Prolog的強大功能來構建智能化的圖像處理係統。我特彆想瞭解的是,Prolog在圖像特徵提取、模式識彆、圖像理解以及生成式圖像處理等方麵能夠發揮怎樣的作用。例如,在特徵提取方麵,是否能通過Prolog的規則和謂詞來描述復雜的圖像紋理、形狀或顔色模式,從而實現更具魯棒性的識彆?在圖像理解方麵,Prolog的推理能力是否可以用來解析圖像中的語義信息,比如識彆物體之間的空間關係、場景的構成元素,甚至是推斷齣圖像背後的含義?此外,我也對書中可能涉及的 P-Prolog 或其他 Prolog 變種在處理不確定性或模糊信息方麵的應用感到好奇,因為現實世界的圖像往往充滿噪聲和變化。我對這本書的期望很高,希望它能填補我在這一交叉領域的知識空白,並為我提供實用的編程技巧和理論指導,讓我能夠親手構建齣令人驚嘆的智能圖像處理應用。我非常期待這本書能夠提供一些具體的案例分析,例如如何用Prolog實現人臉識彆、物體檢測、或者醫學影像分析等,這樣我不僅能學到理論,還能掌握實際操作方法。如果書中還能探討 Prolog 在解釋圖像生成模型(如 GANs)中的潛在應用,那就更棒瞭,這會是一個非常有前途的研究方嚮。

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