Yun+Fu等

用于模式分析的圖像嵌入廣泛應用于統(tǒng)計學、機器學習、圖像處理、計算機視覺等。近年來，圖像嵌入模式識別受到學術界和工業(yè)界機器學習領域的專家和研究人員越來越多地關注。本書介紹圖像嵌入理論、計算和應用的最新進展，如非線性流形圖、線性化方法、基于圖形子空間分析、超圖、無向圖，各章均為讀者提供了相關個案研究，給出了實驗與應用數據。

全書由10章組成：1.向量空間中顯示圖像嵌入的屬性圖多層次分析。主要內容有結構與統(tǒng)計模式識別、顯示與隱式圖像嵌入理論、顯示圖像嵌入屬性圖多層次分析原理及其應用；2.無向圖的功能分組和選擇。本章首先介紹了凸方法與非凸方法原理和算法實現，接著給出了兩種方法的實驗結果并進行了分析與總結；3.圖像嵌入到向量空間的中位數圖計算。介紹了圖、圖編輯距離、圖間加權均值和中位數圖概念，給出了非凸法，提出了中位數圖的詳細計算方法；4.圖像嵌入的局部調整。描述了局部對齊框架，它結合了現有的基于流形學習的降維算法，并提供了一種針對具體算法設計的通用平臺，介紹了該框架擴展知識：非負矩陣分解、多視圖學習、遷移學習、主動學習和學習稀疏；5.通過圖像嵌入改進分類。本章首先簡要回顧了相關的分類方法，隨后詳細介紹了針對增強分類方法的特征子空間變換，最后對其有效性進行了大量的實驗，并對實驗結果進行了評價；6.使用l1圖進行高維數據分析。介紹了l1圖的相關工作，提出了一系列針對于各種機器學習的面向圖像的算法，詳述了l1圖在使用中的穩(wěn)定性能；7.黎曼流形上視覺識別的圖像嵌入判別分析。介紹了一種將黎曼流形嵌入到再生核Hilbert空間中的圖像嵌入方法和許多基于核的學習算法；8.一種針對子空間學習靈活有效的線性化方法。本章介紹了一種應用于半監(jiān)督和無監(jiān)督的子空間學習靈活的流嵌入方法；9.一種應用于挖掘多源異常的多光譜圖框架。介紹了一種使用多信息源的不一致行為對象的檢測方法，并驗證了該方法的效果；10.語音識別中圖像嵌入的應用。探論了圖的可視化、語音流嵌入和揚聲器比較與補償問題，討論了語音矢量表示基本方法，介紹了使用矢量表示圖像嵌入和語音語料庫可視化、揚聲器比較的多種技術與特征和使用隨機漫步理論處理揚聲器補償。

本書可作為機器學習、圖像處理、計算機視覺等相關專業(yè)且在本科修讀過圖像嵌入課程的碩士研究生的教材，也是圖像嵌入模式識別領域研究人員很好的參考書籍。

張進興，碩士研究生

（中國科學院空間科學與應用研究中心）

Zhang Jinxing，Master

（National Space Science Center，CAS）endprint