Markov Random Field Modeling in Image Analysis

Langue : anglais

Edité par Springer London, 2010

1849967679 / 9781849967679

Série : Livre 5 sur 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…

N° de réf. du vendeur 9781849967679

Titre
Markov Random Field Modeling in Image Analysis
Auteur
Stan Z Li
Éditeur
Springer London
Année de publication
2010
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1849967679
ISBN à 13 chiffres
9781849967679
Édition
3ème Édition
Poids de l'article
538 grammes
Dimensions
235x156x27 mm
Série
Livre 5 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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