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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用》在系統(tǒng)分析和總結(jié)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本理論和方法的基礎(chǔ)上，探討如何將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于影像紋理分類中，并進(jìn)一步拓寬其在該領(lǐng)域中的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特征選擇方法、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的影像紋理分類模型、引入簡(jiǎn)單圖像語(yǔ)義信息和帶有相關(guān)反饋的影像紋理分類的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法。《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用》在借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠描述隨機(jī)變量之間因果關(guān)系的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行特征選擇、針對(duì)航空影像中的居民地和灌木兩種典型地物提取語(yǔ)義信息，以及將控制論中的控制與反饋思想引入訓(xùn)練樣本的選擇過(guò)程等方面都頗有特色。《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用》可供從事攝影測(cè)量與遙感、人工智能、模式識(shí)別、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像理解、信息處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器人、生物醫(yī)學(xué)等專業(yè)的科研人員和大專院校相關(guān)專業(yè)的師生學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章　緒論
　1.1　引言
　1.2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
　1.3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用
第2章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本原理
　2.1　貝葉斯學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
　2.2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念
　2.3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
　2.4　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理
　2.5　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
　2.6　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與其他算法的關(guān)系
　2.7　本章小結(jié)
第3章　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特征選擇
　3.1　影像特征選擇方法概述
　3.2　影像紋理特征的描述與提取
　3.3　算法流程
　3.4　實(shí)驗(yàn)與分析
　3.5　本章小結(jié)
第4章　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類
　4.1　簡(jiǎn)單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.2　多級(jí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.3　帶有隱藏節(jié)點(diǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.4　樹型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.5　本章小結(jié)
第5章　引入圖像語(yǔ)義信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類方法
　5.1　圖像語(yǔ)義信息
　5.2　引人后驗(yàn)概率的簡(jiǎn)單語(yǔ)義信息的分類方法
　5.3　引入圖像分割的簡(jiǎn)單語(yǔ)義信息的分類方法
　5.4　本章小結(jié)
第6章　帶有偽相關(guān)反饋的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類方法
　6.1　控制與反饋
　6.2　相關(guān)反饋
　6.3　帶有統(tǒng)計(jì)質(zhì)量管理的偽相關(guān)反饋機(jī)制的分類方法
　6.4　帶有Q型因子分析的偽相關(guān)反饋機(jī)制的分類方法
　6.5　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)