Markov Random Field Modeling in Image Analysis

Idioma: inglés

Editorial: SPRINGER NATURE Okt 2010, 2010

1849967679 / 9781849967679

Serie: Libro 5 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Markov random field (MRF) theory provides a basis for modeling contextual constraints in visual processing and interpretation. It enables us to develop optimal vision algorithms systematically when used with optimization principles. This book presents a comprehensive study on the use of MRFs for solving computer vision problems. Various vision models are presented in a unified framework, including image restoration and reconstruction, edge and region segmentation, texture, stereo and motion, object matching and recognition, and pose estimation. This third edition includes the most recent advances and has new and expanded sections on topics such as: Bayesian Network; Discriminative Random Fields; Strong Random Fields; Spatial-Temporal Models; Learning MRF for Classification. This book is an excellent reference for researchers working in computer vision, image processing, statistical pattern recognition and applications of MRFs. It is also suitable as a text for advanced courses in these areas. 362 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781849967679

Título
Markov Random Field Modeling in Image Analysis
Autor
Stan Z. Li
Editorial
SPRINGER NATURE Okt 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1849967679
ISBN 13
9781849967679
Edición
3ª Edición
Peso del artículo
538 gramos
Dimensiones
235x156x27 mm
Serie
Libro 5 de 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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