计算机视觉(模型学习和推理)/计算机科学丛书
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作者(英)西蒙J.D.普林斯|译者:苗启广//刘凯//孔韦韦//许鹏飞
出版社机械工业
ISBN9787111516828
出版时间2017-06
装帧其他
开本其他
定价119元
货号3881862
上书时间2024-06-08
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(SimonJ．D．Prince)博士，是伦敦大学学院计算机科学系高级讲师，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。
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 最大似然法
4.2 最大后验法
4.3 贝叶斯方法
4.4 算例1：一元正态分布
4.4.1 最大似然估计
4.4.2 最大后验估计
4.4.3 贝叶斯方法
4.5 算例2：分类分布
4.5.1 最大似然法
4.5.2 最大后验法
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
……
第三部分 连接局部模型
第四部分 预处理
第五部分 几何模型
第六部分 视觉模型
第七部分 附录
内容摘要
西蒙J.D.普林斯著，苗启广、刘凯、孔韦韦、许鹏飞译的《计算机视觉(模型学习和推理)/计算机科学丛书》是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的优秀教材，主要讲述计算机视觉中模型、学习和推理三个方面的内容，揭示计算机视觉研究中“模型”和“算法”之间的区别，并且对每一种新的视觉算法提出新的见解。本书图文并茂，算法描述由浅入深，主要
包括概率、机器视觉的机器学习、局部模型的连接、
图像预处理、几何模型、视觉模型等方面的内容，适
合作为高年级本科生或研究生的计算机视觉和机器学习教材，也可供计算机视觉方面的专业人士参考。
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