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内容简介：本书围绕图像深度表示学习方法中存在的若干关键问题进行深入分析，通过充分挖掘和利用深度模型内部多层结构信息与数据分布之间的先验信息，探讨了深度表示模型选择与设计、深度迁移特征跃层表示、非监督深度度量学习和有监督深度哈希学习等方法，并将上述模型和方法应用于解决图像检索、图像分类、目标跟踪和数据可视化等实际问题。