最成熟AI套件之实作：MatLab人工智慧工具书（热销版）（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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、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。

本书特色

　　本书适合对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。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。

好的，以下是为您量身打造的图书简介，聚焦于前沿的、与您所提供书名不直接相关的、但同样引人入胜的深度技术主题： --- 《深度解析：量子计算的基石与前沿应用》 简介 在这个信息爆炸的时代，传统计算的极限正日益显现。我们正站在一个新计算范式的门槛上——量子计算。本书并非对现有成熟工具的综述，而是深入探索驱动未来科技革命的理论核心、新兴算法以及硬件实现的细微挑战。我们旨在为具备扎实计算机科学或物理学背景的读者，提供一个通往量子信息科学最深层结构的导航图。 本书共分为五大部分，内容紧密围绕量子比特（Qubit）的特性展开，系统地构建起理解和应用量子计算的知识体系。 --- 第一部分：量子力学基础与量子比特的抽象构建 (The Qubit Abstraction) 本部分旨在扫清理解量子计算的物理和数学基础障碍。我们不会停留在表面的概念介绍，而是专注于量子态空间的严格数学描述。 核心内容聚焦： 1. 希尔伯特空间与狄拉克符号的严格应用： 详细阐述如何用复数向量空间来描述量子系统，并引入张量积的概念，为理解多量子比特系统打下坚实基础。我们将详细剖析如何从线性代数角度构建和操作 $|psi angle$ 向量。 2. 量子噪声与退相干的物理机制： 探讨退相干（Decoherence）如何从物理层面（如环境耦合、微波脉冲失真）破坏量子信息，并初步引入量子误差理论的必要性。 3. 量子门集的完备性证明与基本门操作的物理实现初探： 深入分析泡利矩阵、Hadamard 门、相位门（$T$ 门）的精确数学作用。我们将用矩阵乘法展示单比特门如何改变量子态，并探讨通用门集（如 Clifford + T 门集）的理论完备性。 本书强调： 读者将掌握如何通过纯数学语言精确地表达和推导量子系统的演化，而不是依赖于类比性的解释。 --- 第二部分：量子算法的结构化设计与复杂度分析 (Algorithmic Architecture) 本部分将完全脱离成熟工具包的限制，专注于构建全新、高阶的量子算法的逻辑骨架，并进行严格的复杂度对比。 核心内容聚焦： 1. Shor算法的量子傅里叶变换（QFT）深度剖析： 详细分解 QFT 的电路结构，重点讨论其在周期查找中的作用。我们将对比经典 FFT 与 QFT 在计算复杂性上的本质区别，并推导其时间复杂度 $O((log N)^3)$ 的来源。 2. Grover搜索算法的迭代优化与幅度放大机制： 不仅展示 Grover 算法的经典框架，更侧重于振幅放大（Amplitude Amplification）这一核心操作的几何意义。我们将使用几何投影和反射操作来直观理解算法如何逐步将解的概率向量旋转至目标方向。 3. 变分量子本征求解器（VQE）的混合模型（Hybrid Model）研究： 探讨 VQE 如何巧妙地结合经典优化器与量子电路的迭代执行。我们将重点分析梯度估计的挑战（如参数导数消失问题）以及如何设计有效的量子拉格朗日或参数化量子电路（PQC）来应对分子模拟等实际问题。 本书强调： 算法的“黑箱”不再是秘密。读者将学会如何从零开始，设计满足特定问题的量子子程序。 --- 第三部分：容错量子计算：从理论到架构 (Fault Tolerance Engineering) 在实际构建大型量子计算机之前，我们必须解决量子信息的脆弱性。本部分是本书最硬核的部分，聚焦于信息编码、纠错码的构造及其性能瓶颈。 核心内容聚焦： 1. 表面码（Surface Code）的拓扑结构与平移对称性： 深入探讨表面码如何利用二维晶格结构抵御局部错误。我们将详细构建其校验子（Stabilizer）集合，并分析其阈值定理的意义——即错误率必须低于某个阈值，信息才能被有效地保护。 2. 逻辑量子比特的编码与解码策略： 详细展示如何通过多个物理量子比特编码出一个逻辑比特，并重点讲解经典的最小稳定子求解（Minimum Weight Perfect Matching, MWPM）解码算法在实际错误图中的应用，及其对延迟和计算资源的需求。 3. 高阶逻辑门的高效实现（Magic State Distillation）： 由于表面码主要支持 Clifford 门，实现非 Clifford 门（如 $ ext{T}$ 门）需要“魔法态”。我们将严格推导魔法态蒸馏协议，计算实现一个逻辑 $ ext{T}$ 门所需的物理资源开销和错误累积率。 本书强调： 读者将理解构建通用容错量子计算机所需的巨大工程代价和理论复杂性，这是通往“容错时代”的关键壁垒。 --- 第四部分：新兴硬件平台的技术瓶颈与前瞻 (Hardware Frontiers) 本书避免对单一商业平台进行指南式介绍，而是对不同物理实现路径的技术挑战进行横向比较和深入分析。 核心内容聚焦： 1. 超导电路（Transmon Qubits）的耦合与串扰： 分析 Transmon 架构中，如何设计耦合器（Couplers）以实现高保真度的双比特门（如 iSWAP 或 CZ 门），并探讨高密度集成电路中，频率拥挤和串扰如何限制可扩展性。 2. 离子阱系统（Trapped Ions）的全局控制： 聚焦于如何利用激光的拉曼过程实现Mølmer-Sørensen 门，以及如何通过将离子在“量子 CCD 阵列”中移动来实现长程的、可编程的连接性。 3. 拓扑量子计算（Topological Qubits）的理论优势与工程难度： 探讨利用准粒子（Anyons）的非阿贝尔统计特性实现内禀抗错性的潜力。重点分析实现和操控马约拉纳零模（Majorana Zero Modes）在材料科学和低温物理上的严峻挑战。 本书强调： 理解不同硬件平台的“天花板”在哪里，以及我们需要哪些物理突破才能跨越当前的性能限制。 --- 第五部分：量子机器学习（QML）的理论局限性 (Theoretical Boundaries of QML) 本书的最后一部分审视了量子计算在机器学习领域的最新热点，并批判性地分析其宣称的“量子优势”。 核心内容聚焦： 1. 量子特征映射（Quantum Feature Map）的表达能力分析： 讨论 $L$-层的量子电路能表示多大的特征空间，并对比其与经典核方法的区别与联系。我们将重点讨论“量子数据偏置”（Quantum Data Bias）问题。 2. 量子优势的严格判定标准（BQP vs. Classifiers）： 深入探讨在分类任务中，如何形式化地证明一个 QML 模型（如量子支持向量机）相对于最佳经典模型，具有指数级的加速，而非仅仅是多项式加速。 3. 数据加载的瓶颈——QRAM 的现实性评估： 探讨量子算法的许多加速都依赖于量子随机存取存储器（QRAM）。我们将分析 QRAM 的物理要求（如光子存储、高速寻址），并论证在缺乏有效 QRAM 之前，许多 QML 算法的“量子优势”在输入阶段就已经被经典处理时间所抵消。 本书强调： 本书以严谨的理论视角，揭示了当前 QML 炒作背后的实际技术障碍，为读者指明了真正有前景的研究方向。 --- 目标读者： 具备扎实的微积分、线性代数和基础计算理论知识的研究生、高阶软件工程师，以及对量子信息科学的底层数学和物理原理有深入探索欲望的专业人士。本书要求读者具备强大的自学能力和对抽象概念的接受度。

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。
 

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

序

　　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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我之前在學校接觸過一些機器學習的理論，但那時候的教材總是用一些比較學術、比較基礎的例子，很多時候學完了理論，卻不知道該怎麼實際應用到更複雜的問題上。這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》聽說是用MatLab這個工具來教學，這對我來說是個很大的吸引點。因為MatLab本身就有很多內建的工具箱，而且在數據處理和圖像處理方面很方便，我一直在想，如果能把AI的知識和MatLab結合起來，那在處理一些實際的工程問題時，比如信號處理、影像辨識，或是甚至是一些控制系統的優化，都會變得更加得心應手。我很期待它能提供一些貼近真實世界的案例，讓我可以驗證所學，並且找到在我的研究領域或工作上能應用的靈感。

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我一直對AI感到好奇，但礙於時間和資源，很少有機會深入學習。最近看到《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》這本書，聽說它評價很好，而且是熱銷版，我就想著是不是可以藉此機會來好好鑽研一下。我個人比較喜歡透過動手實作來學習，所以書名中的「實作」兩個字深深吸引了我。我希望這本書能夠提供非常詳盡的步驟說明，讓我能夠跟著書中的範例，一步一步地在MatLab中建立起各種AI模型，並且能夠理解每一個步驟背後的邏輯。我尤其期待書中能夠涵蓋一些比較實際的應用場景，像是數據分析、預測模型，或是影像辨識等，這樣我才能更清楚地看到AI在實際生活中的應用價值。

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哇，看到這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》封面，就覺得一股親切感湧上心頭。我之前就聽說過MatLab在工程和科學領域的強大，但一直覺得AI的部分有點遙不可及，總覺得需要高深的數學背景才能駕馭。這次看到它出了新版，而且還強調“實作”，就覺得是時候真正踏出第一步了。我特別好奇它會怎麼引導初學者，像是那些跟我一樣，有基本的程式設計概念，但對AI演算法細節還不太清楚的讀者，能不能藉由這本書，從零開始，一步步建構出自己的AI模型。我希望它能提供清晰易懂的步驟，而不是一堆抽象的理論。畢竟，我希望的是能夠動手做，看到結果，而不是光看公式。而且“熱銷版”這個標籤，也讓我對它的內容品質有了不錯的預期，總覺得會是經過市場考驗、大家普遍認為有價值的內容。

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說實話，市面上AI的書籍多到爆炸，有些講得太理論，有些又太過於入門，感覺沒有一個是真正能讓我這種有點底子，但又想更深入了解AI「眉角」的讀者。我聽朋友說這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》很不錯，尤其是在“實作”這兩個字上下了功夫。我猜測它應該不會只是羅列演算法，而是會教你怎麼用MatLab的函數和工具，把這些演算法串起來，建構出一個可運行的AI系統。我特別希望它能包含一些進階的主題，比如深度學習的部分，或者是一些比較獨特、不那麼常見的AI應用。畢竟，現在AI的發展非常快速，光是學基礎的東西已經不夠了，我希望能找到一本能夠帶我進入更前沿領域的書。

评分☆☆☆☆☆

我對AI的興趣，大部分來自於新聞媒體和科技展覽上看到的一些炫酷的應用，像是自動駕駛、人臉辨識等等。但一直以來，我都覺得這些東西離我有點遠，不知道該從何學起。這次聽說有這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》推出，而且是用MatLab這個我比較熟悉的工程軟體來教學，我認為這提供了一個絕佳的學習機會。我希望這本書能夠打破AI的神秘感，用比較平易近人的方式，帶我理解AI的運作原理，並且透過實作，讓我能夠親手打造出一些簡單的AI應用。我很期待它能提供一些不同於坊間其他AI書籍的獨特觀點或教學方法，讓我在學習過程中能夠感受到新鮮感和成就感。