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概率圖模型及電腦視覺應用/智能科學與技術叢書

  • 作者:(美)紀強|責編:王春華//劉鋒|譯者:郭濤
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111690320
  • 出版日期:2021/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:227
人民幣:RMB 99 元      售價:
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內容大鋼
    本書介紹概率圖模型(PGM)及其在電腦視覺問題中的應用,以及不同類型PGM的成熟理論,包括有向和無向PGM,如貝葉斯網路、馬爾可夫網路及它們的變體。本書涵蓋概率圖模型的基本定義、概念、性質,以及用於PGM學習和數據推理的經典演算法,還介紹了從PGM應用到廣泛電腦視覺任務的大量內容。
    本書特點:
    討論有向和無向PGM的概念和性質。
    聚焦經典的PGM學習和推理演算法,並配有相應的偽代碼。
    涵蓋電腦視覺任務,包括圖像去噪和分割,目標檢測、跟蹤、識別,三維重建,人體手勢,行為和活動識別。
    包括經典PGM模型、演算法及其在電腦視覺方面應用的大量參考文獻清單。
    本書適合研究電腦視覺、圖像處理和醫學成像的工程師、電腦科學家和統計學家閱讀。

作者介紹
(美)紀強|責編:王春華//劉鋒|譯者:郭濤

目錄
譯者序
第1章  知識背景和學習動機
  1.1  引言
  1.2  本書目標和特點
  1.3  PGM介紹
    1.3.1  PGM的主要問題
  1.4  本書大綱
  參考文獻
第2章  基礎概念
  2.1  引言
  2.2  隨機變數與概率
    2.2.1  隨機變數與概率定義
    2.2.2  基本的概率法則
    2.2.3  獨立性和條件獨立性
    2.2.4  均值、協方差、相關性和獨立性
    2.2.5  概率不等式
    2.2.6  概率分佈
  2.3  基本的估計方法
    2.3.1  極大似然法
    2.3.2  貝葉斯估計法
  2.4  優化方法
    2.4.1  連續優化
    2.4.2  離散優化
  2.5  採樣和樣本估計
    2.5.1  採樣技術
    2.5.2  樣本估計
  參考文獻
第3章  有向概率圖模型
  3.1  引言
  3.2  貝葉斯網路
    3.2.1  BN表示
    3.2.2  BN的特性
    3.2.3  貝葉斯網路的類型
  3.3  BN推理
    3.3.1  精確推理方法
    3.3.2  近似推理方法
    3.3.3  高斯BN的推理
    3.3.4  貝葉斯推理
    3.3.5  不確定證據下的推理
  3.4  完全數據下的BN學習
    3.4.1  參數學習
    3.4.2  結構學習
  3.5  缺失數據下的BN學習
    3.5.1  參數學習
    3.5.2  結構學習
  3.6  人工貝葉斯網路規範
  3.7  動態貝葉斯網路
    3.7.1  簡介
    3.7.2  學習和推理
    3.7.3  特殊的DBN

  3.8  分層貝葉斯網路
    3.8.1  分層貝葉斯模型
    3.8.2  分層深層模型
    3.8.3  混合分層模型
  3.9  附錄
    3.9.1  式(3.63)證明
    3.9.2  高斯貝葉斯網路證明
    3.9.3  拉普拉斯近似
  參考文獻
第4章  無向概率圖模型
  4.1  引言
    4.1.1  定義和性質
  4.2  成對馬爾可夫網路
    4.2.1  離散成對馬爾可夫網路
    4.2.2  標記觀測馬爾可夫網路
    4.2.3  高斯馬爾可夫網路
    4.2.4  受限玻爾茲曼機
  4.3  條件隨機場
  4.4  高階長程馬爾可夫網路
  4.5  馬爾可夫網路推理
    4.5.1  精確推理方法
    4.5.2  近似推理方法
    4.5.3  其他MN推理方法
  4.6  馬爾可夫網路學習
    4.6.1  參數學習
    4.6.2  結構學習
  4.7  馬爾可夫網路與貝葉斯網路
  參考文獻
第5章  電腦視覺應用
  5.1  引言
  5.2  用於低級電腦視覺任務的PGM
    5.2.1  圖像分割
    5.2.2  圖像去噪
    5.2.3  用MRF標記圖像
    5.2.4  用CRF進行圖像分割
    5.2.5  用貝葉斯網路進行圖像分割
  5.3  用於中級電腦視覺任務的PGM
    5.3.1  目標檢測與識別
    5.3.2  場景識別
    5.3.3  目標追蹤
    5.3.4  三維重建和立體視覺
  5.4  用於高級電腦視覺任務的PGM
    5.4.1  面部表情識別
    5.4.2  人類活動識別
    5.4.3  為人類活動識別刻畫上下文
  參考文獻
索引

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