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题名/责任者:

Information theory in computer vision and pattern recognition/Francisco Escolano, Pablo Suau, Boyan Bonev

出版发行项:

北京:世界图书出版公司,2023

ISBN及定价:

978-7-5192-9698-8/CNY159.00

载体形态项:

355页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

计算机视觉与模式识别中的信息论方法

丛编项:

人工智能的信息论方法

个人责任者:

鲁伊斯 (Ruiz, Francisco Escolano) 著

个人责任者:

佩雷斯 (Perez, Pablo Suau) 著

个人责任者:

博涅夫 (Bonev, Boyan Bonev) 著

学科主题:

信息论-应用-计算机视觉-模式识别-英文

中图法分类号:

TP302.7

一般附注:

全彩英文版

相关题名附注:

中文并列题名取自版权页

书目附注:

有书目 (第343-352页) 和索引

提要文摘附注:

本书讲述的是: 信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别 (CVPR) 问题, 如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、最优分类器设计等。如今, 研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域, 其中包括测度 (熵、交互信息)、原理 (最大熵、极大极小熵) 和理论 (速率失真理论、类型法) 等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素, 同时也提出了CVPR问题的形成和和最具代表性的算法。当应用于不同的问题时, 作者会突出信息理论原理之间的有趣关联, 寻求一个全面的研究路线图。本书的研究结果为CVPR和机器学习。

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