书籍： Information Fusion: Machine Learning Methods
作者： Jinxing Li，Bob Zhang，David Zhang
出版： 高等教育出版社，Springer
原文： 书籍下载-《信息融合：机器学习方法》
01 书籍介绍
在大数据时代，我们可以从同一源对象或场景中提取出越来越多的信息。例如，人的认证可以基于指纹、掌纹或虹膜等信息，而图像则可以通过纹理、颜色、形状等多种方式来表示。这些从单个对象中提取出的多类型数据被称为“多视角”、“多模态”或“多特征”数据。许多研究表明，利用所有可用的信息，并在多个抽象层次（测量，特征，决策）上进行综合有助于获取更为复杂、可靠和准确的信息，并在各种应用场景中实现最佳性能。
本书旨在向读者介绍信息融合技术及其应用的最新进展。它涵盖了各种基于不同技术的重要信息融合方法，包括稀疏/协作表示、核策略、贝叶斯模型、度量学习、权重/分类器方法和深度学习等。此外，本书还详细介绍了这些融合方法的典型应用，如图像分类、领域自适应、疾病检测以及图像恢复等。
无论是计算机视觉、模式识别、生物特征应用等领域的研究人员、专业人士或研究生，本书都将对其有所帮助。同时，本书也为跨学科研究提供了重要的参考资源。
02 作者介绍
Jinxing Li于2012年获得中国杭州电子科技大学自动化系学士学位，2015年获得中国重庆大学自动化系硕士学位，2018年在香港理工大学计算机系获得博士学位，他的研究兴趣包括模式识别、医学生物特征和机器学习。
Bob Zhang于2011年在加拿大滑铁卢大学获得电气与计算机工程博士学位。毕业后，他曾在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市的卡内基梅隆大学电气与计算机工程系担任博士后研究员。
他目前是澳门大学计算机与信息科学系的副教授。他的研究兴趣聚焦于生物识别、模式识别和图像处理。张博士是IEEE高级会员，在IEEE系统、人类和控制社区的技术委员会成员以及《人工智能评论》的副主编。
David Zhang毕业于北京大学计算机科学专业。1982年和1985年分别获得哈尔滨工业大学计算机科学硕士和博士学位。从1986年到1988年，他在清华大学担任了博士后研究员，随后又在中国科学院担任了副教授。1994年，他在加拿大安大略省滑铁卢大学获得电气与计算机工程博士学位。目前，他是香港理工大学的主席教授，自1998年以来一直是由香港特别行政区政府支持的"Biometrics Research Center (UGC/CRC)"的创始人和主任。他还在清华大学、哈尔滨工业大学等地担任客座教授，并在上海交通大学、北京大学、国防科技大学和滑铁卢大学担任兼职教授。
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