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英普林斯Prince，J D 著，苗启广译

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发表于2024-04-29

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111516828

商品编码：13487834816

丛书名：计算机科学丛书

出版时间：2017-06-01

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具体描述

书[0名0]：	计算机视觉：模型、[0学0]习和推理\|6019639
图书定价：	119元
图书作者：	（英）普林斯（Prince;J. D.）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111516828
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

译者简介
苗启广西安电子科技[0大0][0学0]计算机[0学0]院教授、博士生导师，2012年入选“教育部新世纪[0优0]秀人才支持计划”。中[0国0]计算机[0学0][0会0]CCF理事，陕西省计算机[0学0][0会0]理事，陕西省[0大0]数据与云计算产业联盟理事，CCF计算机视觉专委[0会0]委员，CCF人工智能与模式识别专委[0会0]委员，CCF青年工作委员[0会0]委员，CCF YOCSEF主席(2017～2018)，教育部工程专业认证协[0会0]计算机分委[0会0]工程专业认证专家。2005年12月获西安电子科技[0大0][0学0]计算机应用技术博士[0学0]位，2014年在美[0国0]做高访，主要从事计算机视觉与机器[0学0]习、[0大0]数据分析以及高性能计算方面的研究。主持在研和完成[0国0]家自然科[0学0]基金、[0国0]防预先研究项目、[0国0]防863和武器装备基金项目20余项。 2008/2011/2014年分别获西安电子科技[0大0][0学0]“十佳师德标兵”称号。近年来，在IEEE TNNLS、TEC、TIP、TGRS、AAAI、软件[0学0]报、计算机[0学0]报等[0国0]内外重要[0学0]术期刊及[0国0]际[0会0]议上发表SCI/EI收录论文70余篇。担任2015年CCF [0首0]届中[0国0]计算机视觉[0大0][0会0]程序委员[0会0]主席、2011年CCF [0首0]届青年精英[0大0][0会0]组委[0会0]主席。Journal of Industrial Mathematics、中[0国0]计算机[0学0][0会0]通讯（CCCF）、物联网技术等[0国0]内外期刊编委，教育部[0国0]家科[0学0]技术奖[0评0]审专家, [0国0]防基础科研[0评0]审专家。先后获省部级奖2项。
刘凯西安电子科技[0大0][0学0]计算机[0学0]院教授，博士生导师，陕西省图像图形[0学0][0会0]理事，中[0国0]仪器仪表[0学0][0会0]空间仪器分[0会0]理事。主要研究[0领0]域包括图像视频压缩编码、图像识别以及视频跟踪。主持和参加了[0国0]家自然科[0学0]基金、高分辨率对地观测重[0大0]专项、探月工程以及多项横向合作项目。发表30多篇[0学0]术论文，获得10余项发明专利。
孔韦韦博士后，硕士生导师，西安邮电[0大0][0学0]副教授。现为IEEE[0会0]员，IEICE[0会0]员，韩[0国0]AISS协[0会0]编委，中[0国0]计算机[0学0][0会0][0会0]员，陕西省计算机[0学0][0会0]人工智能与模式识别专业委员[0会0]委员，主要研究[0领0]域为图像智能信息融合、入侵检测等。主持和参与了[0国0]家自然科[0学0]基金、信息保障技术重点实验室开放基金课题，以及全[0国0]博士后特别资助项目、全[0国0]博士后基金面上项目一等资助、全军[0学0]位与研究生教育研讨[0会0]专项研究、陕西省自然科[0学0]基金项目等10余项课题。以作者在SCI源期刊（如中[0国0]科[0学0]（F辑信息科[0学0]）（英文版）、IET Image Processing、IET Signal Processing、Optical Engineering、IET Electronics Letters、Infrared Physics & Tech[0no0]logy等杂志）上发表论文近20篇，获2012年度IET[0学0]术协[0会0][0优0]秀[0学0]术论文成果奖，以申请人申请发明专利2项，出版专著1部（完成人）、参与编写著作1部（[0第0]三完成人），并担任多个SCI源期刊的特约审稿人。
许鹏飞西北[0大0][0学0]信息科[0学0]与技术[0学0]院讲师，2014年获西安电子科技[0大0][0学0]计算机应用技术博士[0学0]位。主要研究方向是模式识别、数字图像处理。目前已在IEEE T Image Processing、Neurocomputing、JVCI、IET Image Processing、Integrative Zoology、Optics Communication、MTAP、电子[0学0]报、CIS等[0国0]际与[0国0]内期刊和[0会0]议上发表10余篇[0学0]术论文。获2014年西安市科[0学0]技术奖三等奖。主持和参与了[0国0]家自然科[0学0]基金、[0国0]防预先研究项目、西北[0大0][0学0]科[0学0]研究基金资助项目等。获得10余项[0国0]家发明专利。

内容简介

本书是一本从机器[0学0]习视角讲解计算机视觉的[0优0]秀教材，主要讲述计算机视觉中模型、[0学0]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[0法0]”之间的区别，并且对每一种新的视觉算[0法0]提出新的见解。本书图文并茂，算[0法0]描述由浅入深，主要包括概率、机器视觉的机器[0学0]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[0学0]习教材，也可供计算机视觉方面的专业人士参考。

译者序
译者简介
序
前言
[0第0]1章绪论1
1.1本书结构2
1.2其他书籍4
部分概率
[0第0]2章概率概述6
2.1随机变量6
2.2联合概率7
2.3边缘化7
2.4条件概率8
2.5贝叶斯公式9
2.6[0独0]立性9
2.7期望10
讨论10
备注11
习题11
[0第0]3章常用概率分布12
3.1伯努利分布13
3.2贝塔分布13
3.3分类分布14
3.4狄利克雷分布14
3.5一元正态分布15
3.6正态逆伽马分布15
3.7多元正态分布16
3.8正态逆维希特分布16
3.9共轭性17
总结18
备注18
习题18
[0第0]4章拟合概率模型21
4.1[0大0]似然[0法0]21
4.2[0大0]后验[0法0]21
4.3贝叶斯方[0法0]22
4.4算例1：一元正态分布22
4.4.1[0大0]似然估计22
4.4.2[0大0]后验估计24
4.4.3贝叶斯方[0法0]26
4.5算例2：分类分布28
4.5.1[0大0]似然[0法0]28
4.5.2[0大0]后验[0法0]29
4.5.3贝叶斯方[0法0]30
总结31
备注31
习题32
[0第0]5章正态分布34
5.1协方差矩阵的形式34
5.2协方差分解35
5.3变量的线性变换36
5.4边缘分布36
5.5条件分布37
5.6正态分布的乘积38
5.7变量改变38
总结38
备注39
习题39
[0第0]二部分机器视觉的机器[0学0]习
[0第0]6章视觉[0学0]习和推理42
6.1计算机视觉问题42
6.2模型的种类42
6.2.1判别模型43
6.2.2生成模型43
6.3示例1：回归43
6.3.1判别模型44
6.3.2生成模型44
6.4示例2：二值分类46
6.4.1判别模型46
6.4.2生成模型46
6.5应该用哪种模型48
6.6应用49
6.6.1皮肤检测49
6.6.2背景差分50
总结51
备注51
习题52
[0第0]7章复杂数据密度建模54
7.1正态分类模型54
7.2隐变量56
7.3期望[0大0]化57
7.4混合高斯模型58
7.4.1混合高斯边缘化59
7.4.2基于期望[0大0]化的混合模型拟合59
7.5t分布63
7.5.1[0学0]生t分布边缘化64
7.5.2拟合t分布的期望[0大0]化65
7.6因子分析67
7.6.1因子分析的边缘分布68
7.6.2因子分析[0学0]习的期望[0大0]化68
7.7组合模型71
7.8期望[0大0]化算[0法0]的细节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应用75
7.9.1人脸检测75
7.9.2目标识别76
7.9.3分割77
7.9.4正脸识别78
7.9.5改变人脸姿态（回归）78
7.9.6作为隐变量的变换79
总结80
备注80
习题81
[0第0]8章回归模型82
8.1线性回归82
8.1.1[0学0]习83
8.1.2线性回归模型的问题83
8.2贝叶斯线性回归84
8.2.1实际考虑85
8.2.2拟合方差86
8.3非线性回归87
8.3.1[0大0]似然[0法0]87
8.3.2贝叶斯非线性回归89
8.4核与核技巧89
8.5高斯过程回归90
8.6稀疏线性回归91
8.7二元线性回归93
8.8相关向量回归95
8.9多变量数据回归96
8.10应用96
8.10.1人体姿势估计96
8.10.2位移专家97
讨论98
备注98
习题98
[0第0]9章分类模型100
9.1逻辑回归100
9.1.1[0学0]习:[0大0]似然估计102
9.1.2逻辑回归模型的问题103
9.2贝叶斯逻辑回归104
9.2.1[0学0]习104
9.2.2推理106
9.3非线性逻辑回归107
9.4对偶逻辑回归模型108
9.5核逻辑回归110
9.6相关向量分类111
9.7增量拟合和boosting113
9.8分类树116
9.9多分类逻辑回归117
9.10随机树、随机森林和随机蕨分类器118
9.11与非概率模型的联系119
9.12应用120
9.12.1性别分类120
9.12.2脸部和行人检测121
9.12.3语义分割122
9.12.4恢复表面布局123
9.12.5人体部位识别124
讨论125
备注125
习题127
[0第0]三部分连接局部模型
[0第0]10章图模型130
10.1条件[0独0]立性130
10.2有向图模型131
10.2.1示例1132
10.2.2示例2132
10.2.3示例3133
10.2.4总结134
10.3无向图模型134
10.3.1示例1135
10.3.2示例2136
10.4有向图模型与无向图模型的对比136
10.5计算机视觉中的图模型137
10.6含有多个未[0知0]量的模型推理139
10.6.1求[0大0]后验概率的解139
10.6.2求后验概率分布的边缘分布139
10.6.3[0大0]化边缘140
10.6.4后验分布的采样140
10.7样本采样140
10.7.1有向图模型的采样141
10.7.2无向图模型的采样141
10.8[0学0]习142
10.8.1有向图模型的[0学0]习142
10.8.2无向图模型的[0学0]习143
讨论145
备注145
习题145
[0第0]11章链式模型和树模型147
11.1链式模型148
11.1.1有向链式模型148
11.1.2无向链式模型148
11.1.3模型的等价性148
11.1.4隐马尔可夫模型在手语中的应用149
11.2链式MAP推理149
11.3树的MAP推理152
11.4链式边缘后验推理155
11.4.1求解边缘分布155
11.4.2前向后向算[0法0]156
11.4.3置信传播157
11.4.4链式模型的和积算[0法0]158
11.5树的边缘后验推理160
11.6链式模型和树模型的[0学0]习161
11.7链式模型和树模型之外的东西161
11.8应用163
11.8.1手势跟踪163
11.8.2立体视觉164
11.8.3形象化结构166
11.8.4分割167
讨论167
备注168
习题169
[0第0]12章网格模型172
12.1马尔可夫随机场172
12.1.1网格示例173
12.1.2离散成对MRF图像去噪174
12.2二值成对马尔可夫随机场的MAP推理175
12.2.1[0大0]流/小割176
12.2.2MAP推理：二值变量177
12.3多标签成对MRF的MAP推理182
12.4非凸势的多标签MRF186
12.5条件随机场189
12.6高阶模型190
12.7网格有向模型190
12.8应用191
12.8.1背景差分191
12.8.2交互式分割192
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