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虞欣 著 / 测绘出版社 / 2011-06 / 平装
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上书时间2021-10-13
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贝叶斯网络在影像解译中的应用
《贝叶斯网络在影像解译中的应用》在系统分析和总结贝叶斯网络基本理论和方法的基础上,探讨如何将贝叶斯网络应用于影像纹理分类中,并进一步拓宽其在该领域中的应用。主要内容包括:基于贝叶斯网络的特征选择方法、基于贝叶斯网络的影像纹理分类模型、引入简单图像语义信息和带有相关反馈的影像纹理分类的贝叶斯网络方法。《贝叶斯网络在影像解译中的应用》在借助贝叶斯网络能够描述随机变量之间因果关系的优势进行特征选择、针对航空影像中的居民地和灌木两种典型地物提取语义信息,以及将控制论中的控制与反馈思想引入训练样本的选择过程等方面都颇有特色。
《贝叶斯网络在影像解译中的应用》可供从事摄影测量与遥感、人工智能、模式识别、知识发现、机器学习、图像理解、信息处理、计算机科学、数理统计学、机器人、生物医学等专业的科研人员和大专院校相关专业的师生学习参考。
第1章绪论1.1引言1.2贝叶斯网络的研究与应用现状1.3贝叶斯网络在影像解译中的应用第2章贝叶斯网络的基本原理2.1贝叶斯学习基础2.2贝叶斯网络的基本概念2.3贝叶斯网络的学习2.4贝叶斯网络的推理2.5动态贝叶斯网络2.6贝叶斯网络与其他算法的关系2.7本章小结第3章基于贝叶斯网络的特征选择3.1影像特征选择方法概述3.2影像纹理特征的描述与提取3.3算法流程3.4实验与分析3.5本章小结第4章基于贝叶斯网络的航空影像纹理分类4.1简单贝叶斯网络的分类方法4.2多级贝叶斯网络的分类方法4.3带有隐藏节点的贝叶斯网络的分类方法4.4树型贝叶斯网络的分类方法4.5本章小结第5章引入图像语义信息的贝叶斯网络的航空影像纹理分类方法5.1图像语义信息5.2引人后验概率的简单语义信息的分类方法5.3引入图像分割的简单语义信息的分类方法5.4本章小结第6章带有伪相关反馈的贝叶斯网络的航空影像纹理分类方法6.1控制与反馈6.2相关反馈6.3带有统计质量管理的伪相关反馈机制的分类方法6.4带有Q型因子分析的伪相关反馈机制的分类方法6.5本章小结参考文献
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开播时间:09月02日 10:30