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概率图模型及计算机视觉应用

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  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787111690320
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

售价 ￥ 55.20 5.6折

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      小说
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      31258675
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      作者简介


      目录
      译者序<br/>第1章  知识背景和学习动机1<br/>1.1  引言1<br/>1.2  本书目标和特点4<br/>1.3  PGM介绍4<br/>1.3.1  PGM的主要问题5<br/>1.4  本书大纲6<br/>参考文献7<br/>第2章  基础概念9<br/>2.1  引言9<br/>2.2  随机变量与概率9<br/>2.2.1  随机变量与概率定义9<br/>2.2.2  基本的概率法则10<br/>2.2.3  独立性和条件独立性11<br/>2.2.4  均值、协方差、相关性和独立性11<br/>2.2.5  概率不等式13<br/>2.2.6  概率分布14<br/>2.3  基本的估计方法17<br/>2.3.1  极大似然法17<br/>2.3.2  贝叶斯估计法19<br/>2.4  优化方法19<br/>2.4.1  连续优化19<br/>2.4.2  离散优化21<br/>2.5  采样和样本估计21<br/>2.5.1  采样技术21<br/>2.5.2  样本估计22<br/>参考文献23<br/>第3章  有向概率图模型25<br/>3.1  引言25<br/>3.2  贝叶斯网络25<br/>3.2.1  BN表示25<br/>3.2.2  BN的特性27<br/>3.2.3  贝叶斯网络的类型29<br/>3.3  BN推理34<br/>3.3.1  精确推理方法35<br/>3.3.2  近似推理方法47<br/>3.3.3  高斯BN的推理55<br/>3.3.4  贝叶斯推理56<br/>3.3.5  不确定证据下的推理57<br/>3.4  完全数据下的BN学习57<br/>3.4.1  参数学习58<br/>3.4.2  结构学习63<br/>3.5  缺失数据下的BN学习69<br/>3.5.1  参数学习69<br/>3.5.2  结构学习75<br/>3.6  人工贝叶斯网络规范76<br/>3.7  动态贝叶斯网络77<br/>3.7.1  简介77<br/>3.7.2  学习和推理79<br/>3.7.3  特殊的DBN81<br/>3.8  分层贝叶斯网络91<br/>3.8.1  分层贝叶斯模型91<br/>3.8.2  分层深层模型95<br/>3.8.3  混合分层模型98<br/>3.9  附录99<br/>3.9.1  式（3.63）证明99<br/>3.9.2  高斯贝叶斯网络证明100<br/>3.9.3  拉普拉斯近似102<br/>参考文献102<br/>第4章  无向概率图模型107<br/>4.1  引言107<br/>4.1.1  定义和性质107<br/>4.2  成对马尔可夫网络110<br/>4.2.1  离散成对马尔可夫网络110<br/>4.2.2  标记观测马尔可夫网络111<br/>4.2.3  高斯马尔可夫网络112<br/>4.2.4  受限玻尔兹曼机113<br/>4.3  条件随机场114<br/>4.4  高阶长程马尔可夫网络116<br/>4.5  马尔可夫网络推理117<br/>4.5.1  精确推理方法117<br/>4.5.2  近似推理方法120<br/>4.5.3  其他MN推理方法122<br/>4.6  马尔可夫网络学习123<br/>4.6.1  参数学习123<br/>4.6.2  结构学习129<br/>4.7  马尔可夫网络与贝叶斯网络131<br/>参考文献132<br/>第5章  计算机视觉应用135<br/>5.1  引言135<br/>5.2  用于低级计算机视觉任务的PGM135<br/>5.2.1  图像分割135<br/>5.2.2  图像去噪136<br/>5.2.3  用MRF标记图像136<br/>5.2.4  用CRF进行图像分割141<br/>5.2.5  用贝叶斯网络进行图像分割145<br/>5.3  用于中级计算机视觉任务的PGM149<br/>5.3.1  目标检测与识别149<br/>5.3.2  场景识别165<br/>5.3.3  目标追踪167<br/>5.3.4  三维重建和立体视觉177<br/>5.4  用于高级计算机视觉任务的PGM184<br/>5.4.1  面部表情识别184<br/>5.4.2  人类活动识别187<br/>5.4.3  为人类活动识别刻画上下文208<br/>参考文献212<br/>索引220

      内容摘要
      本书是美国伦斯勒理工学院（RensselaerPolytechnicInstitute,RPI）纪强（QiangJi）教授专门为概率图模型编写的一本专著。本书介绍了计算机视觉中的概率图模型（PGM），讨论了PGM及其在解决计算机视觉中存在的问题，提供了基本概念、定义和属性。专注于PGM的理论，以伪代码和推导的方式对PGM进行了详细的解释。

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