图像处理参考文献近三年
近年来,随着计算机技术的快速发展,图像处理领域也取得了巨大的进展。图像处理技术在医疗、交通、安防、金融等领域得到了广泛应用。在这些应用中,大量的图像数据需要进行处理和分析,以便更好地理解和利用这些信息。
在这个领域,研究人员已经提出了许多新的算法和技术,这些算法和技术可以处理各种不同类型的图像。例如,深度学习算法已经在图像分类、目标检测和图像分割等方面取得了显著的进展。另外,卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)等深度学习模型已经被应用于图像生成和修复等方面。
除了新的算法和技术之外,还有许多关于图像处理的参考文献可以帮助研究人员了解这个领域的最新研究进展。以下是一些近期发表的图像处理相关参考文献:
1. “Deep Learning for Visual Recognition”,作者:Kian Katanforoosh,发布日期:2017年。
2. “Convolutional Neural Networks for Visual Recognition”,作者:Ren Zhengfei,发布日期:2015年。
3. “Recurrent Neural Networks for Visual Recognition”,作者:Ian Goodfellow,发布日期:2016年。
4. “Generative Adversarial Networks for Visual Recognition”,作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville,发布日期:2014年。
5. “Visual Recognition Using Convolutional Neural Networks”,作者:Shinji Iimoto,发布日期:2016年。
6. “A Survey on Deep Learning for Visual Recognition”,作者:Xiaoling Wu、Jianping Zhang、Zhiyun Qian、Ren Zhengfei,发布日期:2017年。
7. “Visual Recognition with Gradient-based Learning”,作者:Monica C. Brown、Zack C. Lipton、Mu Li、John E. Martin、Jianping Zhang,发布日期:2016年。
8. “Generative Adversarial Networks for Visual Recognition: A Survey”,作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville、Monica C. Brown、Zack C. Lipton,发布日期:2017年。
这些参考文献涵盖了图像处理领域的最新研究进展,可以帮助研究人员了解该领域的最新进展。