計算機視覺處理方法著重于將概率模型中的學習和推理作為一個統一的主題。它顯示了如何使用訓練數據來學習觀察到的圖像數據與我們希望估計的世界各個方面（例如3D結構或對象類別）之間的關系，以及如何利用這些關系來對圖像進行新的推斷。來自新圖像數據的世界。本書以最低限度的前提條件開始，從概率和模型擬合的基礎開始，直至讀者可以實施和修改以構建有用的視覺系統的真實示例。主要用于高級本科生和研究生，詳細的方法介紹也將對計算機視覺的從業人員有用。–涵蓋了尖端技術，包括圖形切割，機器學習，和多視圖幾何。–統一的方法為解決重要的計算機視覺問題（例如攝像機校準，面部識別和對象跟蹤）提供了通用基礎。–詳細描述了70多種算法以實現。–超過350個全彩色插圖放大了文字。–治療是獨立的，包括所有背景數學。

主要內容：本書介紹了解決計算機視覺問題的概率模型學習與推理的方法，講述了如何利用訓練數據建立觀察圖像和要估計的內容的聯系，例如估計三維結構。本書包括概率基礎知識、概率圖模型、圖分割方法、多視覺幾何、相機標定、人臉識別、目標跟蹤等等。書中共介紹了70多種算法。

推薦理由：本書可以看成計算機視覺與機器學習結合的果實，提供了應用于計算機視覺研究的機器學習（深度學習除外）基本知識，描述簡明直觀。本教材可作為高年級本科生以及研究生計算機視覺教材，也適合于計算機視覺從業人員。

電子書地址：https://bbs.cvmart.net/topics/3370

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總結

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