小波變換與深度學(xué)習(xí)圖像處理

　　本書結(jié)合小波變換和深度學(xué)習(xí)這兩種先進(jìn)的技術(shù)手段，系統(tǒng)地設(shè)計(jì)多種小波域上的依賴關(guān)系，對(duì)小波變換域聯(lián)合建模進(jìn)行深入的研究，從而顯著地提高小波對(duì)圖像特征的表示能力，并推動(dòng)小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用；其次詳細(xì)地講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)和常用的圖像處理方法；然后詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和網(wǎng)絡(luò)組件，以案例形式介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)框架；最后，詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用網(wǎng)絡(luò)組件和模型，重點(diǎn)介紹和分析ResNet模型、Transformer模型，以及現(xiàn)在主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

　　（1） 2010-09 至 2013-06， 電子科技大學(xué)， 信息與通信工程， 博士 （2） 2004-09 至 2007-06， 西華師范大學(xué)， 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)， 碩士 （3） 1996-09 至 1999-06， 成都理工學(xué)院， 材料科學(xué)工程系， 大專（1） 2022-01 至 今， 宜賓學(xué)院， 人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)部， 教授（2） 2015-01 至 2021-12， 宜賓學(xué)院， 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 副教授（3） 2014-01 至 2015-11， 宜賓學(xué)院， 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 講師（4） 2007-06 至 2013-12， 宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 信息工程系， 講師（5） 1999-07 至 2004-08， 四川省宜賓市國(guó)營(yíng)七九九廠， 一零二分廠， 技術(shù)員機(jī)器視覺(jué)、人工智能1） Chaorong li， yuanyuan Huang， Yu xue， Dependence structure of Gabor wavelets for face recognition，Expert Systems With Applications， 2019， 一區(qū)，8.3