Computer vision von simon prince (30 Ergebnisse)
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Zustand: New. 2012. 1st Edition. Hardcover. A modern treatment focusing on learning and inference, with minimal prerequisites, real-world examples and implementable algorithms. Num Pages: 598 pages, 357 colour illus. 5 tables 201 exercises. BIC Classification: UYQV. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education… (US: College). Dimension: 255 x 187 x 32. Weight in Grams: 1428. Models, Learning, and Inference. 598 pages, 357 colour illus. 5 tables 201 exercises. A modern treatment focusing on learning and inference, with minimal prerequisites, real-world examples and implementable algorithms. Cateogry: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). BIC Classification: UYQV. Dimension: 255 x 187 x 32. Weight: 1422. . . . . .
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Zustand: New. 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 stude.
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This modern treatment of computer vision focuses on learning and inference in probabilistic models as a unifying theme. It shows how to use training data to learn the relationships between the observed image data and the aspects of the world that we wish to estimate, such as the 3D structure o…r the object class, and how to exploit these relationships to make new inferences about the world from new image data. 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. Covers cutting-edge techniques, including graph cuts, machine learning and multiple view geometry A unified approach shows the common basis for solutions of important computer vision problems, such as camera calibration, face recognition and object tracking More than 70 algorithms are described in sufficient detail to implement More than 350 full-color illustrations amplify the text The treatment is self-contained, including all of the background mathematics Additional resources at 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. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This modern treatment of computer vision focuses on learning and inference in probabilistic models as a unifying theme. It shows how to use training data to learn the relationships between the observed image data and the aspects of the world that we wish to estimate, such as the 3D structure o…r the object class, and how to exploit these relationships to make new inferences about the world from new image data. 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. Covers cutting-edge techniques, including graph cuts, machine learning and multiple view geometry A unified approach shows the common basis for solutions of important computer vision problems, such as camera calibration, face recognition and object tracking More than 70 algorithms are described in sufficient detail to implement More than 350 full-color illustrations amplify the text The treatment is self-contained, including all of the background mathematics Additional resources at 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. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This modern treatment of computer vision focuses on learning and inference in probabilistic models as a unifying theme. It shows how to use training data to learn the relationships between the observed image data and the aspects of the world that we wish to estimate, such as the 3D structure o…r the object class, and how to exploit these relationships to make new inferences about the world from new image data. 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. Covers cutting-edge techniques, including graph cuts, machine learning and multiple view geometry A unified approach shows the common basis for solutions of important computer vision problems, such as camera calibration, face recognition and object tracking More than 70 algorithms are described in sufficient detail to implement More than 350 full-color illustrations amplify the text The treatment is self-contained, including all of the background mathematics Additional resources at 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Buch. Zustand: Neu. Computer Vision | Simon J. D. Prince | Buch | Gebunden | Englisch | 2019 | Cambridge University Press | EAN 9781107011793 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
