计算机视觉：模型、学习和推理
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作者西蒙
出版社机械工业出版社
ISBN9787111516828
出版时间2023-01
装帧平装
开本16开
定价119元
货号25105655
上书时间2024-10-26
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商品详情
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导语摘要
本书是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的非常好的教材。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非常有用。
作者简介
Simon J. D. Prince博士，伦敦大学学院计算机科学系高级讲师。他主讲的课程包括：计算机视觉、图像处理和高级数学方法。他有着计算机科学和生物学的专业背景，发表了多篇论文，涉及计算机视觉、生物测定学、心理学、生理学、医学影像、计算机图形学和人机交互。
目录
Table of Contents Part I. Probability:1. Introduction to probability2. Common probability distributions3. Fitting probability models4. The normal distributionPart II. Machine Learning for Machine Vision:5. Learning and inference in vision6. Modeling complex data densities7. Regression models8. Classification modelsPart III. Connecting Local Models:9. Graphical models10. Models for chains and trees11. Models for gridsPart IV. Preprocessing:12. Image preprocessing and feature extractionPart V. Models for Geometry:13. The pinhole camera14. Models for transformations15. Multiple camerasPart VI. Models for Vision:16. Models for style and identity17. Temporal models18. Models for visual wordsPart VII. Appendices:A. OptimizationB. Linear algebraC. Algorithms.
内容摘要
本书是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的非常好的教材。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非常有用。
主编推荐
Simon J. D. Prince博士，伦敦大学学院计算机科学系高级讲师。他主讲的课程包括：计算机视觉、图像处理和高级数学方法。他有着计算机科学和生物学的专业背景，发表了多篇论文，涉及计算机视觉、生物测定学、心理学、生理学、医学影像、计算机图形学和人机交互。
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