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COMPUTER VISION

MODELS, LEARNING, AND INFERENCE


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    Sinopse

    Part I. PRobability: 1. INtroduction to probability; 2. COmmon probability distributions; 3. FItting probability models; 4. THe normal distribution; Part II. MAchine Learning for Machine Vision: 5. LEarning and inference in vision; 6. MOdeling complex data densities; 7. REgression models; 8. CLassification models; Part III. COnnecting Local Models: 9. GRaphical models; 10. MOdels for chains and trees; 11. MOdels for grids; Part IV. PReprocessing: 12. IMage preprocessing and feature extraction; Part V. MOdels for Geometry: 13. THe pinhole camera; 14. MOdels for transformations; 15. MUltiple cameras; Part VI. MOdels for Vision: 16. MOdels for style and identity; 17. TEmporal models; 18. MOdels for visual words; Part VII. APpendices: A. OPtimization; B. LInear algebra; C. ALgorithms.

    Detalhes do Produto

      • Ano:  2012
      • País de Produção: Germany
      • Código de Barras:  9781107011793
      • ISBN:  1107011795
      • Encadernação:  CAPA DURA
      • Altura: 253.00 cm
      • Largura: 177.00 cm
      • Comprimento: 28.00 cm
      • Quantidade de Itens do Complemento:  0
      • Nº de Páginas:  598

    Avaliação dos Consumidores

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