Markov Random Field Modeling in Image Analysis

Langue : anglais

Edité par Springer London Ltd, GB, 2009

1848002785 / 9781848002784

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

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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 LU-9781848002784

Titre
Markov Random Field Modeling in Image Analysis
Auteur
Stan Z. Li
Éditeur
Springer London Ltd, GB
Année de publication
2009
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1848002785
ISBN à 13 chiffres
9781848002784
Édition
Third Edition 2009.
Série
Livre 5 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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London, London, Royaume-Uni

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