本书是著者将近几年的研究成果归纳、扩充后整理而成的，以图像识别和与其密切相关的色彩恒常计算为主题，并结合多个具体的实验来叙述其相关的理论和算法。本书在分析图像识别系统关键模块的基础上，着重考虑了图像识别中的分类器设计以及色彩恒常计算中的回归方法，并广泛验证其在图像识别（包括人脸性别识别、行人再识别、物体识别和场景识别）以及色彩恒常性计算等方面的应用效果。全书分为九章，其中前两章为基础章节，第3－6章重点讨论图像识别，第7－9章讨论色彩恒常。本书各章之间的理论分析和算法介绍具有一定的相关性和独立性，且每章都包含应用实例。本书对问题叙述详尽，理论分析深入浅出，是该领域一部内容新颖、系统全面、实用性强的学术专著。 本书可作为工科院校相关专业的高年级本科生、研究生和工程软件人员的“图像识别”课程的参考教材和自学用书，能够帮助读者了解图像识别和色彩恒常计算的基本概念、典型方法和发展趋势，以及国内外相关领域的研究现状和一些最新研究成果与实用技术。

第1章 绪论
1.1 图像识别
1.1.1 图像识别系统组成
1.1.2 研究现状
1.2 色彩恒常
1.2.1 色彩恒常性
1.2.2 色彩恒常性计算
1.2.3 研究现状
1.3 本书的内容和结构安排
第2章 图像特征提取与分类
2.1 图像特征
2.1.1 颜色特征
2.1.2 纹理特征
2.1.3 形状特征
2.2 分类器设计
2.2.1 KNN
2.2.2 线性表达分类器
2.3 距离度量学习
2.3.1 距离度量学习
2.3.2 典型的距离度量学习
2.4 回归器设计
2.4.1 最小二乘法
2.4.2 正则项设计
第3章 基于隐原型的线性表达分类器的人脸性别识别
3.1 引言
3.2 基于多尺度学习模式的人脸特征
3.2.1 多尺度学习模式
3.2.2 人脸表示
3.3 基于隐原型的线性表达分类器
3.3.1 基于偏最小二乘法的线性表达分类器
3.3.2 基于群组的LRC_PLS分类器
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验数据集与参数设置
3.4.2 单个数据库实验结果
3.4.3 跨数据库实验结果
3.4.4 GLRC_PLS分类器的性能测试
3.5 本章小结
第4章 基于多尺度查询扩展协同表达分类器的物体识别
4.1 引言
4.2 协同表达分类器与字典学习
4.2.1 协同表达分类器
4.2.2 基于字典学习的线性表达分类器
4.3 基于类原型的多尺度查询扩展协同表达分类器
4.3.1 多尺度查询图像扩展
4.3.2 基于典型相关分析的类原型生成
4.3.3 基于最小规范化残差的多变量协同表达分类
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验数据集与参数设置
4.4.2 FERET Pose数据库上的实验结果
4.4.3 Swedish Leaf数据库上的实验结果
4.4.4 Chars74k数据库上的实验结果
4.4.5 ETH-80数据库上的实验结果
4.4.6 算法效率分析
4.4.7 QCRC_CP分类器的进一步分析
4.5 本章小结
第5章 基于射影向量池度量学习的场景识别
5.1 引言
5.2 场景描述
5.3 基于正则化线性判别分析的距离度量学习
5.3.1 基于正则化线性判别分析的射影矩阵
5.3.2 相似样本对子集与相异样本对子集
5.3.3 非负对角选择矩阵
5.4 实验结果与分析
5.4.1 实验数据集与参数设置
5.4.2 8类自然场景数据库上的实验结果
5.4.3 8类运动场景数据库上的实验结果
5.4.4 算法效率分析
5.5 本章小结
第6章 基于样本核化度量学习的行人再识别
6.1 引言
6.2 基于锚定核的度量学习
6.2.1 锚定样本度量学习
6.2.2 锚定核度量学习
6.2.3 实验结果与分析
6.2.4 小结
6.3 基于参考样本对约束的核化度量学习
6.3.1 基于参考样本对约束的度量学习
6.3.2 基于参考样本对照的核化度量学习
6.3.3 实验结果与分析
6.3.4 小结
第7章 基于正则化局部回归的色彩恒常融合方法
7.1 引言
7.2 单个色彩恒常算法
7.3 基于纹理金字塔与正则化局部回归(TPM—RLR)的色彩恒常方法
7.3.1 基于威布尔分布的纹理金字塔
7.3.2 图像相似性准则
7.3.3 采用正则化局部回归的融合方案
7.4 实验结果与分析
7.4.1 评价标准
7.4.2 实验数据集与参数设置
7.4.3 SFU数据库上的实验结果
7.4.4 MS数据库上的实验结果
7.4.5 TPM—RLR算法的进一步分析
7.5 本章小结
第8章 基于锚定邻域回归的色彩恒常
8.1 引言
8.2 基于颜色边缘矩和锚定邻域回归的色彩恒常算法
8.2.1 颜色边缘矩
8.2.2 基于锚定邻域正则化回归的映射矩阵计算
8.2.3 光照估计
8.3 实验结果与分析
8.4 本章小结
第9章 基于光照一致性子空间局部回归的色彩恒常
9.1 引言
9.2 基于光照一致正则化回归的色彩恒常算法
9.2.1 颜色边缘矩
9.2.2 光照一致性空间
9.2.3 基于混合高斯模型的一致性子空间
9.2.4 原始特征空间中的子空间模型
9.2.5 光照估计
9.3 实验结果与分析
9.3.1 实验数据集与参数设置
9.3.2 ColorChecker数据库上的实验结果
9.3.3 GreyBall数据库上的实验结果
9.3.4 跨数据集评估
9.3.5 算法进一步分析
9.4 本章小结
参考文献