Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Kopparapu S.K., Desai U.D. — Bayesian Approach to Image Interpretation
Kopparapu S.K., Desai U.D. — Bayesian Approach to Image Interpretation



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Bayesian Approach to Image Interpretation

Авторы: Kopparapu S.K., Desai U.D.

Аннотация:

Writing for students and researchers in the field, Kopparapu (research and development for a private company in Bangalore, India) and Desai (electrical engineering, Indian Institute of Technology, Bombay) present a description and up-to-date treatment of image interpretation. The initial chapters describe the state of research, Markov random fields, their application to computer vision, the concept of cliques, and Bayesian network image interpretation. The authors then propose a new approach that applies synergism between the process of segmentation and interpretation in a multi-resolution framework and presents a joint segmentation and image interpretation algorithm.


Язык: en

Рубрика: Computer science/Обработка изображений/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2002

Количество страниц: 127

Добавлена в каталог: 19.11.2005

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Priori probability      81
Probabilistic expect systems      8 43
Probabilistic reasoning      8 44
probability      91
probability distribution      8 38 87
Probability, conditional      81
Probability, posterior      81
Probability, priori      81
PSF      18
Psychophysics      1 38
Pyramid      60 75
Pyramid, non-octave      76
Pyramids      95
Quadrature mirror filters      31
RAG      35 37—38
Random optimization      24
Random variable      45
Random variables      47
Randomized algorithms      50
Randomized schemes      51
Range image      14
Recognition      11
Reconstruction      81
Reed — Muller expansion      85 88
Region adjacency graph      35
Relative frequency      53
Relaxation algorithm      67
Remote sensing      3 5 79
Resolution      25 30 63
Resolution, coarse      67
Resolution, fine      67
resolutions      24 27 95
Retina image      26
Rotation invariant      113
Rule based      7
Scale invariant      113
Scene interpretation      2
Scene understanding      2
Secondary features      101—102
Segment      61
Segmentation      2 5—6 11 38 54 60 64 68 69 72—74 78 107
Segmentation block      6
Segmentation module      60 62 69
Segmentation, manual      5
Segmented      108 110
Segmented image      6 9 35 38 53 64 107 114
segmenting      59
segments      2 4
Semantic description      4
Semantic label      7
Sensory data      59
Sequential approach      9
Shape descriptors      102
Shape variance      102
Sigmoidal function      40
Signal decomposition      113
Simulated annealing      12 24 42—44 53
Simulated annealing algorithm      13 24 93
Single node cliques      69
Singleton cliques      52
Spatial constraints      6—7 43
Spatial relationship      3 114
Spatial relationships      60
Spatial resampling      95
Statistically independent      18
Statistics      81
Steepest descent      23
stereo      2 11
Stochastic relaxation      43
Stochastic simulation      50
Stochastic simulation algorithm      9
Sub-band filtering      31
Sub-sampling      27
Symmetry      27
Synergistic integration      74
Taylor series      85
Texture      4
Theorem, Bayes      81
Theorem, Hammersley — Clifford      14 17 36 83
Time-domain      29
Time-frequency      29 31
Time-frequency analysis      29
Training sequence      99
Training vector      99
Translational invariant      14
Uncorrelated noise      81
Unsupervised learning      80
Up sampling      28
Upsampling      27
Variational approach      12
Vector quantization      99
Vertical edge      22
Vision modules      2 11
Vision perception      2
Vision system      11
Vision, high-level      2
Vision, low-level      2
Vision, modules      2
Vision, scope of      2
Visual sensors      11
Wavelet      107
Wavelet coefficient      31
Wavelet coefficients      31
Wavelet decomposition      31
Wavelet domain      29
Wavelet filter      64
Wavelet pyramid      29 31 95
Wavelet pyramids      26
Wavelet representation      26
Wavelet transform      9 26 29 61—62 69 72 107 113
1 2
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте