最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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适用：适合对MATLAB人脸辨别有兴趣者外，亦适合相关领域之从业人员与大学、研究所师生。

本书特色

　　❑部分演算法为原创，研究价值高！
　　整合研发专案部分可公开的成果，部分原创演算法已被实现并收录到国际标准原始程式码函数库中，研究价值高。

　　❑循序渐进，容易上手！
　　从初等的函数用法介绍，逐步过渡至较高阶的混合程式设计，并从经典的特征脸主成分分析方法，进阶至研究压缩感知与深度学习等人脸识别演算法。

　　❑配备完整的程式，可扩充性强！
　　人脸建函数库、人脸检测追踪识别与特定行为分析演算法作为MATLAB混合程式设计的实例，本身即为一完整、独立的机器学习与视觉感知技术模组，可扩充性强。此外，还借助图形化使用者介面(GUI)，提供直观的介面示范。书中演算法均配有完整的MATLAB程式，有助读者深入了解其设计思想，延伸思考与扩充空间，进而达到触类旁通的效果。



 

深入探索现代编程范式与复杂系统建模：一本面向实践的计算机科学参考指南 本书旨在为那些寻求深入理解和掌握现代软件开发、复杂系统建模以及高级算法实现的工程师、研究人员和资深学生提供一本详尽的参考手册。它摒弃了对特定商业软件工具的依赖，转而聚焦于那些构成当代计算科学核心的理论基础、通用设计原则以及开源生态系统中的关键技术栈。 全书结构严谨，内容覆盖从底层数据结构优化到高层架构设计的一系列关键领域，致力于构建一套跨平台、可复现的知识体系。 --- 第一部分：现代软件工程与设计模式的基石 本部分聚焦于构建健壮、可维护和高性能软件系统所需的通用工程学原理。我们不讨论任何特定集成开发环境（IDE）的操作流程，而是深入探讨软件生命周期中的核心挑战与成熟的解决方案。 第一章：面向对象与函数式编程范式的融合 本章首先剖析经典面向对象设计（OOP）的局限性，特别是在处理并发和状态管理时的固有挑战。随后，系统地介绍函数式编程（FP）的核心概念，如不可变性、纯函数、高阶函数以及模式匹配。重点在于如何将FP的严谨性融入到传统的OOP结构中，以增强代码的线程安全性和可测试性。讨论将围绕如何使用先进语言特性（如Rust中的Trait和Go中的接口）来实现多范式编程的优雅结合。 第二章：设计模式的深度解析与反模式辨识 超越标准的GoF（Gang of Four）模式介绍，本章深入探讨大规模分布式系统中最常应用的架构模式。内容包括微服务架构（MSA）的正确拆分策略、事件溯源（Event Sourcing, ES）与命令查询责任分离（CQRS）的实际部署流程。同时，我们花费大量篇幅分析“反模式”（Anti-Patterns）——那些在实践中看似有效但长期会引入技术债务的陷阱。读者将学会如何识别并重构那些因过度设计或设计不足而导致的系统僵局。 第三章：高性能数据结构与内存管理策略 理解数据如何在底层硬件（如CPU缓存行、内存层级结构）上布局是实现高性能计算的关键。本章详细介绍非标准数据结构，如跳表（Skip Lists）、B+树的变体以及各种基于Trie的优化。对于内存管理，我们对比垃圾回收（GC）机制（如分代、标记-清除）与手动内存管理（如RAII技术），并提供在资源受限环境中实现精确内存分配和释放的策略，确保程序运行效率达到硬件理论极限。 --- 第二部分：复杂系统建模与离散数学基础 本部分将理论深度推向数学与计算的交汇点，重点探讨如何用精确的数学语言描述现实世界的复杂现象，并利用计算方法求解。 第四章：图论在网络分析与优化中的应用 图论是理解关系型数据的核心工具。本章超越基础的Dijkstra和Floyd-Warshall算法，深入探讨了大规模动态图的维护挑战。我们将详细介绍流网络（Flow Networks）中的最大流/最小割问题及其在资源分配中的应用。此外，还将探讨谱图理论（Spectral Graph Theory）在社群发现和网络鲁棒性评估中的前沿用法。 第五章：随机过程与系统仿真 现实世界充满了不确定性。本章侧重于利用随机过程来建模具有时序依赖性的系统。核心内容包括马尔可夫链（Markov Chains）的构建、平稳分布的计算，以及泊松过程在事件发生率分析中的应用。我们将指导读者如何使用通用的离散事件仿真（DES）框架来构建复杂的排队系统模型，而非依赖特定软件工具箱，从而实现完全可定制的仿真环境。 第六章：优化理论与约束求解 从线性规划（LP）到非线性规划（NLP），优化是决策科学的基础。本章详述单纯形法（Simplex Method）的迭代过程，并转向处理大规模、高维问题的内点法（Interior-Point Methods）。对于求解那些难以用传统微积分方法处理的组合优化问题，本章将介绍元启发式算法（Metaheuristics），如模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）的设计原理和收敛性分析。 --- 第三部分：分布式计算与系统级编程 本部分关注如何将计算任务扩展到多核处理器乃至大规模集群，涉及并发控制、一致性协议和低延迟网络通信。 第七章：并发控制与同步机制的底层实现 在多核环境下，正确同步是性能和正确性的保证。本章不局限于语言层面的锁机制（Mutex, Semaphore），而是深入探讨无锁（Lock-Free）编程的原理。重点剖析CAS（Compare-and-Swap）操作在构建高性能并发数据结构中的作用，以及如何利用内存屏障（Memory Barriers）来保证跨处理器的一致性可见性。 第八章：分布式一致性协议详解 理解现代数据存储系统的可靠性机制至关重要。本章全面对比Raft和Paxos协议的设计哲学、领导者选举过程以及日志复制机制。我们将详细推演状态机复制（State Machine Replication）如何确保系统在节点故障下仍能保持强一致性，并讨论CAP理论在实际系统设计（如最终一致性与可线性化）中的权衡取舍。 第九章：低延迟网络编程与I/O模型 为了实现高性能的网络服务，需要对操作系统内核的网络栈有深入了解。本章对比传统阻塞I/O、非阻塞I/O以及异步I/O（AIO）模型。重点介绍事件驱动架构（如Reactor模式）的设计与实现，并探讨如何利用零拷贝（Zero-Copy）技术来最小化数据在内核空间和用户空间之间的不必要迁移，以达到极致的网络吞吐量和最小延迟。 --- 附录：通用算法实现与性能基准测试框架 附录提供了一套用于验证和对比上述理论成果的语言无关的伪代码和实现指导方针，强调算法的复杂度分析（大O表示法）。同时，指导读者如何搭建一个不依赖特定商业工具的、可复现的性能基准测试环境，用于精确衡量不同实现方案的实际运行时间、内存占用和资源利用率。这部分内容是确保读者能够将理论知识转化为可信赖、可验证的工程实践的关键桥梁。

作者简介

王文峰

　　中国科学院西部之光学者、哈工大机器人 (合肥) 国际创新研究院类脑智慧研究中心学术主任、IEEE及Springer旗下多个国际会议委员及分会场主席、国家自然科学基金项目评审专家，以及DLG联合发起人。

李大湘

　　主要研究领域为机器学习、电脑视觉与视讯影像语义分析，并且在电子讯息现场勘验应用技术公安部重点实验室从事刑侦视讯影像处理与分析的算法研究，以及监控视讯中的人脸检测、识别算法研究与系统开发。

王栋

　　美国史丹佛大学 (Stanford University) 访问学者与特聘研究员，专注于脑机交互与类脑智慧研究。
 

前言

Chapter  01 影像轮廓分析及人脸检测
1.1 第1阶段：入门
1.1.1 轮廓分析问题
1.1.2 轮廓分析函数
1.1.3 数学形态学运算
1.2 第2阶段：进阶
1.2.1 边缘检测运算元
1.2.2 haar-like特征
1.3 第3 阶段：实战
1.3.1 肤色机率建模
1.3.2 人脸检测实战

Chapter 02 影像边界显示及人脸对齐
2.1 第1阶段：入门
2.1.1 边界显示问题
2.1.2 边界显示函数
2.2 第2阶段：进阶
2.2.1 影像边界处理
2.2.2 区域属性度量
2.3 第3阶段：实战
2.3.1 空间几何转换
2.3.2 人脸对齐原理
2.3.3 人脸对齐实战

Chapter 03 影像取样编码及人脸重构
3.1 第1阶段：入门
3.1.1 取样编码问题
3.1.2 取样编码函数
3.2 第2阶段：进阶
3.2.1 人脸影像取样
3.2.2 人脸范本产生
3.3 第3阶段：实战
3.3.1 资料库初始化
3.3.2 遮挡区域验证
3.3.3 人脸重构实战

Chapter 04 视讯影像转换及人脸追踪
4.1 第1阶段：入门
4.1.1 视讯转换问题
4.1.2 视讯转换函数
4.2 第2阶段：进阶
4.2.1 视讯压缩感知
4.2.2 视讯压缩追踪
4.3 第3阶段：实战
4.3.1 混编环境设定
4.3.2 C++ 档案编译
4.3.3 人脸追踪实战

Chapter 05 类脑视觉认知及人脸识别
5.1 第1阶段：入门
5.1.1 类脑认知问题
5.1.2 类脑认知函数
5.2 第2阶段：进阶
5.2.1 类脑视觉认知
5.2.2 类脑特征计算
5.2.3 类脑特征学习
5.3 第3阶段：实战
5.3.1 深度学习实战
5.3.2 宽度学习实战
5.3.3 人脸识别实战

AppendixA 参考文献

前言

　　本书旨在介绍人脸识别应用中的关键技术问题，深入浅出、循序渐进地解析MATLAB人脸识别中的演算法思想、识别原理与进阶程式设计技巧，力图让读者具备大规模程式设计所需的技术模组设计和整合开发能力，并能以本书所说明为基础的MATLAB人脸识别演算法设计思想、图形化使用者介面设计与侦错等内容，更深刻地了解真实场景下的人脸识别技术系统。

　　✤本书特点
　　部分演算法原创，研究价值较高
　　本书整合了研发专案部分可公开的研究成果，部分原创演算法已被实现并收录到国际标准原始程式码函数库中，具有较高的研究价值。

　　循序渐进，易上手，配备完整的程式，可扩充性强
　　本书从初等的函数用法讲起，逐步过渡到较高阶的混合程式设计，并从经典的特征脸主成分分析方法逐步过渡到压缩感知和深度学习等人脸识别演算法方面，其中，人脸建函数库、人脸检测追踪识别和特定行为分析演算法作为MATLAB混合程式设计的实例，本身就是一个完整、独立的机器学习与视觉感知技术模组，可扩充性强。本书还借助图形化使用者介面（GUI）提供了直观的介面示范，并且所有演算法均配有完整的MATLAB程式，有助读者系统且深入地了解演算法设计思想，并延伸思考空间和扩充空间，达到触类旁通的效果。

　　✤内容架构
　　本书共分为5章，每章都分为3个阶段，以对人脸识别从入门到进阶再到实战这3个阶段的递进为主线，探讨了人脸识别的5个技术模组，引导读者对人脸识别演算法的认知，一步步变得成熟，也分享了作者在实战过程中的一些直观感受和认识。

　　【第1章】影像轮廓分析及人脸检测
　　第1阶段（入门）引导读者完成对影像轮廓分析的初步了解，并掌握MATLAB轮廓分析函数及与之连结的数字形态学运算函数的实际用法。第2阶段（进阶）引导读者进一步了解影像轮廓分析，并初步了解边缘检测运算元，然后结合haar-like特征，让读者初步了解以特征点为基础的人脸检测思想。第3阶段（实战）有关肤色机率建模和人脸检测实战，分享了作者在实战阶段对人脸检测演算法设计思想、图形化使用者介面（GUI）系统设计及肤色参数设定等的一些感触和认识。实战本阶段的目标是透过以GUI方式显示人脸检测的使用者操作介面，将以肤色机率模型为基础的人脸检测演算法整合到图形使用者介面，让读者可以方便地完成侦错和应用。

　　【第2章】影像边界显示及人脸对齐
　　第1阶段（入门）引导读者完成对影像边界显示的初步了解，并掌握MATLAB的影像边界显示函数及其实际用法。第2阶段（进阶）引导读者进一步了解影像边界显示，并初步了解影像边界处理函数，然后结合MATLAB中的regionprops函数，初步尝试去度量影像区域的属性。第3阶段（实战）有关空间几何转换、人脸对齐原理和人脸对齐实战等三部分，分享了作者在实战阶段对人脸对齐演算法设计思想、建模思想及程式设计技巧等实战方面的一些感触和认识。实战阶段的目标是用GUI方式显示人脸对齐操作使用者介面，将人脸对齐的经典演算法整合到图形使用者介面，产生读者可自如侦错、编辑的图形化使用者介面（GUI）。

　　【第3章】影像取样编码及人脸重构
　　第1阶段（入门）引导读者完成对影像取样编码问题的初步了解，并掌握MATLAB影像取样编码函数及其实际用法。第2阶段（进阶）引导读者进一步了解影像取样编码，完成对人脸影像取样函数的了解与实现，并结合以主成分分析方法为基础的人脸范本产生技术，初步尝试了解MATLAB特征脸建函数库的基本流程。第3阶段（实战）有关资料库初始化、遮挡区域验证和人脸重构实战等三部分，分享了作者对演算法设计思想、建模想法的一些感触和认识，也分享了作者在MATLAB自订函数设计、演算法程式实现等方面的实战心得。实战阶段的目标是掌握可用于处理遮挡问题的人脸重构演算法，会设计相关的MATLAB自订函数并将其整合到图形化使用者介面（GUI），具备演算法实现及相关GUI的编辑和开发能力。

　　【第4章】视讯影像转换及人脸追踪
　　第1阶段（入门）引导读者完成对视讯影像转换问题的初步了解，并掌握MATLAB视讯影像转换函数及其实际用法，并设计了一些自订函数。第2阶段（进阶）引导读者进一步了解视讯影像取样，了解视讯压缩感知并初步实现视讯压缩追踪。第3阶段（实战）有关混合程式设计介面、C++档案编译和人脸追踪实战等三部分，分享了作者在实战阶段对人脸追踪演算法设计思想、实现过程及混编技巧等的一些感触和认识。实战阶段的目标是设计直观的人脸追踪操作使用者介面，并将视讯压缩追踪演算法整合到人脸追踪使用者介面，产生可方便读者编辑的GUI，并初步了解MATLAB混合程式设计思想和混编原理。

　　【第5章】类别脑视觉认知及人脸识别
　　第1阶段（入门）引导读者完成对类别脑视觉认知问题的初步了解，介绍与之连结的一些MATLAB函数及其实际用法，并初步介绍了一些自订函数。第2阶段（进阶）引导读者进一步了解类别脑视觉认知，并初步实现类别脑视觉认知、类别脑特征计算、类别脑特征学习。第3阶段（实战）有关深度学习实战、宽度学习实战和人脸识别实战等三部分，分别示范了深度学习、宽度学习在二维人脸识别中的效果，以及RoPS特征在3D人脸识别中的效果，分享了作者在实战阶段对人脸识别演算法的设计思想、建模思想及程式设计技巧等的一些感触和认识。实战阶段的目标是用图形方式分别显示以深度学习、宽度学习及RoPS为基础的人脸识别操作使用者介面，将人脸识别的经典演算法整合到图形使用者介面，产生读者可自如侦错、编辑的图形化使用者介面（GUI）。

　　✤繁体中文版说明
　　本书程式码使用MatLab，为维持程式码及作者使用图型之完整性，本书之程式码及书中画面保留简体中文介面，请读者参照书中内容实作。
 

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這本《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具書》，光是書名就很有吸引力。我一直認為，學習任何新技術，最重要的一環就是「動手做」，理論再怎麼紮實，如果無法轉化成實際操作，那終究是空中樓閣。而這本書恰好就點出了這個核心價值。「最成熟AI套件」這幾個字，讓我對書中的內容充滿信心，意味著它不會是那些曇花一現、缺乏實用性的工具，而是經過時間考驗、真正能解決問題的利器。MatLab本身就是一個功能強大、廣泛應用的工程軟體，將AI的實作建立在這個平台上，感覺就像是在一個穩固的基礎上建造摩天大樓，讓人安心許多。我特別期待書中能夠展示如何利用MatLab強大的數據處理和視覺化能力，來輔助AI模型的開發和調優。而且，我認為書中若能包含一些涵蓋不同領域的AI應用案例，例如影像辨識、自然語言處理，甚至是數據預測等，並且提供清晰的實作步驟與程式碼，那將會非常有助於讀者將所學應用到實際的工作或研究中，而不是僅僅停留在理論層面，這對我而言，是評價一本書價值的關鍵指標。

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收到！这本《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具书》听起来真是太棒了！以一个台湾读者的角度，来写五段风格各异、详细且不露痕迹的图书评价： 哇！拿到這本書，真的讓我眼睛一亮！平常在想說AI這麼夯，想說自己也來學學看，但一堆理論搞得頭昏腦脹，感覺離實作好遙遠。結果這本《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具書》就像及時雨一樣，聽名字就覺得很有份量！MatLab這個名字對我來說不陌生，以前念書的時候有接觸過一些，知道它很強大，但從來沒想過可以用它來玩AI。書名裡強調「最成熟AI套件」，感覺就是把最實用、最穩定的東西都濃縮進來了，不用在那邊摸索一大堆雜七雜八的工具，可以直接上手，這對我這種想快速看到成果的人來說，簡直是福音！而且「实作」兩個字，一看就知道不是那種只講理論的書，而是可以動手做的，這對我這種動手派來說，實在太對味了。我對書裡的案例和範例充滿期待，希望能透過這些實作，慢慢理解AI的原理，甚至能夠自己動手做出一些有趣的東西來。期待之後有機會能在工作上或個人專案上應用到書裡的知識，讓自己的技能level up！

评分☆☆☆☆☆

這本書《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具書》的出現，對我來說可說是及時雨。我一直對AI的發展充滿好奇，但礙於本身並非數學或程式背景出身，對於坊間許多動輒使用Python、TensorFlow等工具的教學感到卻步。這些工具雖然強大，但初學者的門檻確實較高。而MatLab，對我而言，是一個相對熟悉且操作介面更友善的平台。因此，當我看到這本書能夠將AI的實作與MatLab結合，並且強調「最成熟AI套件」，我立刻聯想到這將會是一個非常好的切入點。我期待書中能夠詳細地介紹如何在MatLab環境中，運用這些成熟的套件來建構和訓練AI模型。更重要的是「实作」的部份，我希望它能提供清晰、步驟式的指引，讓像我一樣的初學者也能夠跟隨操作，親手完成一個AI專案。如果書中能夠涵蓋一些基礎的AI概念，並透過具體的MatLab範例來驗證，我相信這將能大大提升學習的成效，讓我不再只是旁觀者，而是能夠實際參與到AI的應用中，並且對AI的理解更加深刻。

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最近一直被AI刷屏，感覺不學點什麼好像就落伍了。但市面上講AI的書，很多都講得超級抽象，看了幾頁就頭大，感覺自己好像永遠學不會。幸好這本《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具書》出現了！光是書名就讓我感覺很親切，MatLab我雖然不是專家，但以前在學校上課的時候老師有稍微介紹過，知道它是一個很強大的軟體，做很多數據分析和模擬都很方便。這次居然可以用它來玩AI，聽起來就好酷！而且它主打「实作」，這點我最喜歡了！書裡面應該有很多實際的程式碼和操作步驟吧？這樣我就可以跟著一起做，從做中學，不用再死記硬背那些複雜的公式。我對書裡面會用到哪些「成熟的AI套件」很好奇，希望是一些大家比較常用、比較穩定的，這樣我學起來也比較安心，不用怕學了半天結果發現工具早就被淘汰了。而且「最成熟」這三個字，聽起來就代表這本書的內容一定經過篩選，是比較有品質的，不是那種趕流行、內容淺薄的書。我已經迫不及待想翻開書，看看裡面到底有哪些驚喜了！

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身為一個在科技業打滾多年的老兵，看到這本《最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具書》，忍不住就買回家翻翻看。坦白說，這幾年AI的浪潮真的是來勢洶洶，公司裡也開始推動相關的專案，但是要從零開始建立一個AI模型，要不就是花大筆的錢請外部專家，要不就是自己摸索，但很多現成的函式庫又太過專業，往往需要花很多時間去理解背後的數學和程式架構，對於已經有一定技術基礎但時間有限的我們來說，確實是一個挑戰。這本書光聽名字，就讓我覺得它可能解決了這個痛點。MatLab本身就是一個強大的工程計算軟體，它的介面和語法相對直觀，如果能將AI的實作整合進來，那肯定會大大降低學習曲線。我特別關注書中提到「最成熟AI套件」的部分，這表示它應該已經經過了驗證，不用擔心會選到一些不穩定或不實用的工具。希望書中能提供一些進階的實作技巧，或是針對特定產業應用場景的案例，這樣對於我們這些想要在現有工作中導入AI技術的開發者來說，會非常有幫助，畢竟光是懂理論，跟真的能夠解決實際問題，還是有一段距離的。