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题名/责任者:

概率图模型及计算机视觉应用/(美) 纪强著 郭涛译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.9

ISBN及定价:

978-7-111-69032-0/CNY99.00

载体形态项:

227页:图;26cm

统一题名:

Probabilistic graphical models for computer vision

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

纪强 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

概率-数学模型-应用-计算机视觉

中图法分类号:

TP302.7

出版发行附注:

本版由ELSEVIER INC.授权机械工业出版社在中国大陆地区 (不包括香港、澳门以及台湾地区) 出版发行

责任者附注:

纪强 (Qiang Ji), 美国伦斯勒理工学院教授, 智能系统实验室主任。他在华盛顿大学获得电气工程博士学位, 2009年1月至2010年8月, 他在美国国家科学基金会担任项目负责人, 负责管理NSF的机器学习和计算机视觉项目。在2001年加入RPI之前, 他是内华达大学里诺分校计算机科学系的助理教授。郭涛, Turing Lab发起人, 主要从事模式识别与人工智能、智能机器人技术、软件工程技术和地理人工智能 (GeoAI)、时空大数据挖掘与分析等前沿交叉领域研究。

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书全面介绍了概率图模型 (PGM) 及其在计算机视觉问题中的应用, 以及不同类型概率图模型的成熟理论, 包括有向和无向PGM, 如贝叶斯网络、马尔可夫网络及它们的变体。本书涵盖了基本的PGM定义、概念、性质, 以及用于PGM学习和数据推理的经典算法, 还介绍了从PGM应用到广泛计算机视觉任务的大量内容。本书内容丰富, 每章都配有详细的推导公式和插图, 使读者能进一步学习概率图模型在计算机视觉中的应用。

使用对象附注:

本书的读者包括计算机视觉科学相关专业的本科生和研究生, 以及相关领域的研究者和爱好者

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