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Computer Vision: Models, Learning, and Inference (Englisch) Gebundene Ausgabe – 30. August 2012

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

'Computer vision and machine learning have married and this book is their child. It gives the machine learning fundamentals you need to participate in current computer vision research. It's really a beautiful book, showing everything clearly and intuitively. I had lots of 'aha!' moments as I read through the book. This is an important book for computer vision researchers and students, and I look forward to teaching from it.' William T. Freeman, Massachusetts Institute of Technology

'With clarity and depth, this book introduces the mathematical foundations of probabilistic models for computer vision, all with well-motivated, concrete examples and applications. Most modern computer vision texts focus on visual tasks; Prince's beautiful new book is natural complement, focusing squarely on fundamental techniques, emphasizing models and associated methods for learning and inference. I think every serious student and researcher will find this book valuable. I've been using draft chapters of this remarkable book in my vision and learning courses for more than two years. It will remain a staple of mine for years to come.' David J. Fleet, University of Toronto

'This book addresses the fundamentals of how we make progress in this challenging and exciting field. I look forward to many decades with [this book] on my shelf, or indeed, I suspect, open on my desktop.' Andrew Fitzgibbon, from the Foreword

'Prince's magnum opus provides a fully probabilistic framework for understanding modern computer vision. With straightforward descriptions, insightful figures, example applications, exercises, background mathematics, and pseudocode, this book is self-contained and has all that is needed to explore this fascinating discipline.' Roberto Cipolla, University of Cambridge

'The author's goal, as stated in the preface, is to provide a book that focuses on the models involved, and I think the book has succeeded in doing that. I learned quite a bit and would recommend this text highly to the motivated, mathematically mature reader.' Jeffrey Putnam, Computing Reviews

Über das Produkt

With minimal prerequisites, the book starts from the basics of probability and model fitting and works up to real examples that the reader can implement and modify to build useful vision systems. Primarily meant for advanced undergraduate and graduate students, the detailed methodological presentation will also be useful for practitioners of computer vision.

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am 21. Juli 2013
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5,0 von 5 SternenOne of the BEST books I have ever read
am 12. Oktober 2016 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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4,0 von 5 SternenFour Stars
am 1. Februar 2018 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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9 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenGreat book
am 30. Oktober 2012 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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Eine Person fand diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenThis book is my favorite when it comes to probability and computer vision
am 29. Mai 2015 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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Eine Person fand diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenExcellent
am 28. August 2015 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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