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小样本问题是在机器学习中普遍存在的一个重要问题，也是图像分类领域的关键问题之一。本书共6章，从语义计算角度，针对两类4种不同的小样本问题进行研究；提出了基于潜在语义的单源小样本图像分类方法、基于模糊语义的零样本图像分类方法、基于语义树融合的多源小样本图像分类方法、基于弱语义计算的多源小样本图像分类方法，这4种方法分别应对不同情况下的小样本问题。
本书理论与实践结合，可作为计算机专业及人工智能专业本科生及研究生的学习材料，也可作为数字图像处理、模式识别的工程项目人员科研的参考资料。