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Autor(en): 
  • Stan Z. Li
  • Markov Random Field Modeling in Image Analysis 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Oktober 2010  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Automated Pattern Recognition / C / computer science / Computer science—Mathematics / Computer Vision / Image Processing and Computer Vision / Mathematical theory of computation / Mathematics of Computing
    ISBN:  9781849967679 
    EAN-Code: 
    9781849967679 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  Advances in Computer Vision and Pattern Recognition  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 27 mm 
    Gewicht:  587 gr 
    Seiten:  362 
    Illustration:  XXII, 362 p. 111 illus., schwarz-weiss Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    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.

      



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