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文件名称: 计算机视觉中的数学方法
  所属分类: 机器学习
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  上传时间: 2018-08-10
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 详细说明: 吴福朝编写的 本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成,它们是三维计算机视觉所涉及到 的基本数学理论与方法。I. 射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础,是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用,主要内容包括:平面 与空间射影几何,摄像机几何,两视点几何,自标定技术和三维重构理论。II. 矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具,视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用,主要内容包括:矩阵分解,矩阵分析,张量代 数,运动与结构,多视点张量。III. 模型估计是三维计算机视觉的基本问题,通常涉及到变换或某种数学量的估计。本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法,主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。上述三部分涉及的数学内容是相对独立的,但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。通过阅读本书,读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法,增强数学素养、提高分析和解决视 觉问题的数学能力。
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