Sinopsis
Probabilistic Graphical Models for Computer Vision introduces probabilistic graphical models (PGMs) for computer vision problems and teaches how to develop the PGM model from training data. This book discusses PGMs and their significance in the context of solving computer vision problems, giving the basic concepts, definitions and properties. It also provides a comprehensive introduction to well-established theories for different types of PGMs, including both directed and undirected PGMs, such as Bayesian Networks, Markov Networks and their variants.
- Discusses PGM theories and techniques with computer vision examples
- Focuses on well-established PGM theories that are accompanied by corresponding pseudocode for computer vision
- Includes an extensive list of references, online resources and a list of publicly available and commercial software
- Covers computer vision tasks, including feature extraction and image segmentation, object and facial recognition, human activity recognition, object tracking and 3D reconstruction
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Acerca del autor
Qiang Ji is in the Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering at Rensselaer Polytechnic Institute, New York, USA
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Probabilistic Graphical Models for Computer Vision.
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Probabilistic Graphical Models for Computer Vision.
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Probabilistic Graphical Models for Computer Vision.
Publicado por
Academic Press, 2019
ISBN 10: 012803467X
ISBN 13: 9780128034675
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