计算机视觉
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作者(英)西蒙J.D.普林斯(Simon J.D.Prince) 著;苗启广 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111516828
出版时间2017-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数442页
定价119元
货号SC:9787111516828
上书时间2024-10-08
商品详情
- 品相描述：全新
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-
作者简介:
西蒙 J.D.普林斯(Simon J.D.Prince)博士，是伦敦大学学院计算机科学系不错讲师，讲授过机器视觉、图像处理和高等数学方法等课程。他拥有生物科学与计算机科学等多种学科背景，并在计算机视觉、生物学、心理学、生理学、医学成像、计算机图形学和人机交互等跨学科领域发表过多篇论文。
内容简介:
本书是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的很好好的教材。全书图文并茂、语言浅显易懂，算法描述由浅入深，即使是数学背景不强的学生也能轻松理解和掌握。作者展示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据和我们希望预测的现实世界现象之间的联系，以及如何如何研究这些联系来从新的图像数据中作出新的推理。本书要求少的前导知识，从介绍概率和模型的基础知识开始，接着给出让学生能够实现和修改来构建有用的视觉系统的实际示例。适合作为计算机视觉和机器学习的高年级本科生或研究生的教材，书中详细的方法演示和示例对于计算机视觉领域的专业人员也很好有用。
目录:
译者序
译者简介
序
前言
第1章绪论
1.1本书结构
1.2其他书籍
第一部分概率
第2章概率概述
2.1随机变量
2.2联合概率
2.3边缘化
2.4条件概率
2.5贝叶斯公式
2.6独立性
2.7期望
讨论
备注
习题
第3章常用概率分布
3.1伯努利分布
3.2贝塔分布
3.3分类分布
3.4狄利克雷分布
3.5一元正态分布
3.6正态逆伽马分布
3.7多元正态分布
3.8正态逆维希特分布
3.9共轭性
总结
备注
习题
第4章拟合概率模型
4.1优选似然法
4.2优选后验法
4.3贝叶斯方法
4.4算例1：一元正态分布
4.4.1优选似然估计
4.4.2优选后验估计
4.4.3贝叶斯方法
4.5算例2：分类分布
4.5.1优选似然法
4.5.2优选后验法
4.5.3贝叶斯方法
总结
备注
习题
第5章正态分布
5.1协方差矩阵的形式
5.2协方差分解
5.3变量的线性变换
5.4边缘分布
5.5条件分布
5.6正态分布的乘积
5.7变量改变
总结
备注
习题
第二部分机器视觉的机器学习
第6章视觉学习和推理
6.1计算机视觉问题
6.2模型的种类
6.2.1判别模型
6.2.2生成模型
6.3示例1：回归
6.3.1判别模型
6.3.2生成模型<
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