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英普林斯Prince，J D 著，苗啓廣譯

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商品介绍

店鋪：互動齣版網圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111516828

商品編碼：13487834816

叢書名：計算機科學叢書

齣版時間：2017-06-01

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書籍描述

書[0名0]：	計算機視覺：模型、[0學0]習和推理\|6019639
圖書定價：	119元
圖書作者：	（英）普林斯（Prince;J. D.）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111516828
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

譯者簡介
苗啓廣西安電子科技[0大0][0學0]計算機[0學0]院教授、博士生導師，2012年入選“教育部新世紀[0優0]秀人纔支持計劃”。中[0國0]計算機[0學0][0會0]CCF理事，陝西省計算機[0學0][0會0]理事，陝西省[0大0]數據與雲計算産業聯盟理事，CCF計算機視覺專委[0會0]委員，CCF人工智能與模式識彆專委[0會0]委員，CCF青年工作委員[0會0]委員，CCF YOCSEF主席(2017～2018)，教育部工程專業認證協[0會0]計算機分委[0會0]工程專業認證專傢。2005年12月獲西安電子科技[0大0][0學0]計算機應用技術博士[0學0]位，2014年在美[0國0]做高訪，主要從事計算機視覺與機器[0學0]習、[0大0]數據分析以及高性能計算方麵的研究。主持在研和完成[0國0]傢自然科[0學0]基金、[0國0]防預先研究項目、[0國0]防863和武器裝備基金項目20餘項。 2008/2011/2014年分彆獲西安電子科技[0大0][0學0]“十佳師德標兵”稱號。近年來，在IEEE TNNLS、TEC、TIP、TGRS、AAAI、軟件[0學0]報、計算機[0學0]報等[0國0]內外重要[0學0]術期刊及[0國0]際[0會0]議上發錶SCI/EI收錄論文70餘篇。擔任2015年CCF [0首0]屆中[0國0]計算機視覺[0大0][0會0]程序委員[0會0]主席、2011年CCF [0首0]屆青年精英[0大0][0會0]組委[0會0]主席。Journal of Industrial Mathematics、中[0國0]計算機[0學0][0會0]通訊（CCCF）、物聯網技術等[0國0]內外期刊編委，教育部[0國0]傢科[0學0]技術奬[0評0]審專傢, [0國0]防基礎科研[0評0]審專傢。先後獲省部級奬2項。
劉凱西安電子科技[0大0][0學0]計算機[0學0]院教授，博士生導師，陝西省圖像圖形[0學0][0會0]理事，中[0國0]儀器儀錶[0學0][0會0]空間儀器分[0會0]理事。主要研究[0領0]域包括圖像視頻壓縮編碼、圖像識彆以及視頻跟蹤。主持和參加瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、高分辨率對地觀測重[0大0]專項、探月工程以及多項橫嚮閤作項目。發錶30多篇[0學0]術論文，獲得10餘項發明專利。
孔韋韋博士後，碩士生導師，西安郵電[0大0][0學0]副教授。現為IEEE[0會0]員，IEICE[0會0]員，韓[0國0]AISS協[0會0]編委，中[0國0]計算機[0學0][0會0][0會0]員，陝西省計算機[0學0][0會0]人工智能與模式識彆專業委員[0會0]委員，主要研究[0領0]域為圖像智能信息融閤、入侵檢測等。主持和參與瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、信息保障技術重點實驗室開放基金課題，以及全[0國0]博士後特彆資助項目、全[0國0]博士後基金麵上項目一等資助、全軍[0學0]位與研究生教育研討[0會0]專項研究、陝西省自然科[0學0]基金項目等10餘項課題。以作者在SCI源期刊（如中[0國0]科[0學0]（F輯信息科[0學0]）（英文版）、IET Image Processing、IET Signal Processing、Optical Engineering、IET Electronics Letters、Infrared Physics & Tech[0no0]logy等雜誌）上發錶論文近20篇，獲2012年度IET[0學0]術協[0會0][0優0]秀[0學0]術論文成果奬，以申請人申請發明專利2項，齣版專著1部（完成人）、參與編寫著作1部（[0第0]三完成人），並擔任多個SCI源期刊的特約審稿人。
許鵬飛西北[0大0][0學0]信息科[0學0]與技術[0學0]院講師，2014年獲西安電子科技[0大0][0學0]計算機應用技術博士[0學0]位。主要研究方嚮是模式識彆、數字圖像處理。目前已在IEEE T Image Processing、Neurocomputing、JVCI、IET Image Processing、Integrative Zoology、Optics Communication、MTAP、電子[0學0]報、CIS等[0國0]際與[0國0]內期刊和[0會0]議上發錶10餘篇[0學0]術論文。獲2014年西安市科[0學0]技術奬三等奬。主持和參與瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、[0國0]防預先研究項目、西北[0大0][0學0]科[0學0]研究基金資助項目等。獲得10餘項[0國0]傢發明專利。

內容簡介

本書是一本從機器[0學0]習視角講解計算機視覺的[0優0]秀教材，主要講述計算機視覺中模型、[0學0]習和推理三個方麵的內容，揭示計算機視覺研究中 “模型”和“算[0法0]”之間的區彆，並且對每一種新的視覺算[0法0]提齣新的見解。本書圖文並茂，算[0法0]描述由淺入深，主要包括概率、機器視覺的機器[0學0]習、局部模型的連接、圖像預處理、幾何模型、視覺模型等方麵的內容，適閤作為高年級本科生或研究生的計算機視覺和機器[0學0]習教材，也可供計算機視覺方麵的專業人士參考。

譯者序
譯者簡介
序
前言
[0第0]1章緒論1
1.1本書結構2
1.2其他書籍4
部分概率
[0第0]2章概率概述6
2.1隨機變量6
2.2聯閤概率7
2.3邊緣化7
2.4條件概率8
2.5貝葉斯公式9
2.6[0獨0]立性9
2.7期望10
討論10
備注11
習題11
[0第0]3章常用概率分布12
3.1伯努利分布13
3.2貝塔分布13
3.3分類分布14
3.4狄利剋雷分布14
3.5一元正態分布15
3.6正態逆伽馬分布15
3.7多元正態分布16
3.8正態逆維希特分布16
3.9共軛性17
總結18
備注18
習題18
[0第0]4章擬閤概率模型21
4.1[0大0]似然[0法0]21
4.2[0大0]後驗[0法0]21
4.3貝葉斯方[0法0]22
4.4算例1：一元正態分布22
4.4.1[0大0]似然估計22
4.4.2[0大0]後驗估計24
4.4.3貝葉斯方[0法0]26
4.5算例2：分類分布28
4.5.1[0大0]似然[0法0]28
4.5.2[0大0]後驗[0法0]29
4.5.3貝葉斯方[0法0]30
總結31
備注31
習題32
[0第0]5章正態分布34
5.1協方差矩陣的形式34
5.2協方差分解35
5.3變量的綫性變換36
5.4邊緣分布36
5.5條件分布37
5.6正態分布的乘積38
5.7變量改變38
總結38
備注39
習題39
[0第0]二部分機器視覺的機器[0學0]習
[0第0]6章視覺[0學0]習和推理42
6.1計算機視覺問題42
6.2模型的種類42
6.2.1判彆模型43
6.2.2生成模型43
6.3示例1：迴歸43
6.3.1判彆模型44
6.3.2生成模型44
6.4示例2：二值分類46
6.4.1判彆模型46
6.4.2生成模型46
6.5應該用哪種模型48
6.6應用49
6.6.1皮膚檢測49
6.6.2背景差分50
總結51
備注51
習題52
[0第0]7章復雜數據密度建模54
7.1正態分類模型54
7.2隱變量56
7.3期望[0大0]化57
7.4混閤高斯模型58
7.4.1混閤高斯邊緣化59
7.4.2基於期望[0大0]化的混閤模型擬閤59
7.5t分布63
7.5.1[0學0]生t分布邊緣化64
7.5.2擬閤t分布的期望[0大0]化65
7.6因子分析67
7.6.1因子分析的邊緣分布68
7.6.2因子分析[0學0]習的期望[0大0]化68
7.7組閤模型71
7.8期望[0大0]化算[0法0]的細節71
7.8.1期望[0大0]化算[0法0]的下界73
7.8.2E步74
7.8.3M步74
7.9應用75
7.9.1人臉檢測75
7.9.2目標識彆76
7.9.3分割77
7.9.4正臉識彆78
7.9.5改變人臉姿態（迴歸）78
7.9.6作為隱變量的變換79
總結80
備注80
習題81
[0第0]8章迴歸模型82
8.1綫性迴歸82
8.1.1[0學0]習83
8.1.2綫性迴歸模型的問題83
8.2貝葉斯綫性迴歸84
8.2.1實際考慮85
8.2.2擬閤方差86
8.3非綫性迴歸87
8.3.1[0大0]似然[0法0]87
8.3.2貝葉斯非綫性迴歸89
8.4核與核技巧89
8.5高斯過程迴歸90
8.6稀疏綫性迴歸91
8.7二元綫性迴歸93
8.8相關嚮量迴歸95
8.9多變量數據迴歸96
8.10應用96
8.10.1人體姿勢估計96
8.10.2位移專傢97
討論98
備注98
習題98
[0第0]9章分類模型100
9.1邏輯迴歸100
9.1.1[0學0]習:[0大0]似然估計102
9.1.2邏輯迴歸模型的問題103
9.2貝葉斯邏輯迴歸104
9.2.1[0學0]習104
9.2.2推理106
9.3非綫性邏輯迴歸107
9.4對偶邏輯迴歸模型108
9.5核邏輯迴歸110
9.6相關嚮量分類111
9.7增量擬閤和boosting113
9.8分類樹116
9.9多分類邏輯迴歸117
9.10隨機樹、隨機森林和隨機蕨分類器118
9.11與非概率模型的聯係119
9.12應用120
9.12.1性彆分類120
9.12.2臉部和行人檢測121
9.12.3語義分割122
9.12.4恢復錶麵布局123
9.12.5人體部位識彆124
討論125
備注125
習題127
[0第0]三部分連接局部模型
[0第0]10章圖模型130
10.1條件[0獨0]立性130
10.2有嚮圖模型131
10.2.1示例1132
10.2.2示例2132
10.2.3示例3133
10.2.4總結134
10.3無嚮圖模型134
10.3.1示例1135
10.3.2示例2136
10.4有嚮圖模型與無嚮圖模型的對比136
10.5計算機視覺中的圖模型137
10.6含有多個未[0知0]量的模型推理139
10.6.1求[0大0]後驗概率的解139
10.6.2求後驗概率分布的邊緣分布139
10.6.3[0大0]化邊緣140
10.6.4後驗分布的采樣140
10.7樣本采樣140
10.7.1有嚮圖模型的采樣141
10.7.2無嚮圖模型的采樣141
10.8[0學0]習142
10.8.1有嚮圖模型的[0學0]習142
10.8.2無嚮圖模型的[0學0]習143
討論145
備注145
習題145
[0第0]11章鏈式模型和樹模型147
11.1鏈式模型148
11.1.1有嚮鏈式模型148
11.1.2無嚮鏈式模型148
11.1.3模型的等價性148
11.1.4隱馬爾可夫模型在手語中的應用149
11.2鏈式MAP推理149
11.3樹的MAP推理152
11.4鏈式邊緣後驗推理155
11.4.1求解邊緣分布155
11.4.2前嚮後嚮算[0法0]156
11.4.3置信傳播157
11.4.4鏈式模型的和積算[0法0]158
11.5樹的邊緣後驗推理160
11.6鏈式模型和樹模型的[0學0]習161
11.7鏈式模型和樹模型之外的東西161
11.8應用163
11.8.1手勢跟蹤163
11.8.2立體視覺164
11.8.3形象化結構166
11.8.4分割167
討論167
備注168
習題169
[0第0]12章網格模型172
12.1馬爾可夫隨機場172
12.1.1網格示例173
12.1.2離散成對MRF圖像去噪174
12.2二值成對馬爾可夫隨機場的MAP推理175
12.2.1[0大0]流/小割176
12.2.2MAP推理：二值變量177
12.3多標簽成對MRF的MAP推理182
12.4非凸勢的多標簽MRF186
12.5條件隨機場189
12.6高階模型190
12.7網格有嚮模型190
12.8應用191
12.8.1背景差分191
12.8.2交互式分割192
12.8.

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