| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0527053 |
| 005 | 20150330102832.0 |
| 010 | $a: 978-7-03-041340-6$d: CNY96.00 |
| 100 | $a: 20140812d2014 em y0chiy0121 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: Markov随机场在视觉和图像处理中的应用$A: Markovsui ji chang zai shi jue he tu xiang chu li zhong de ying yong$d: Markov random fields for vision and image processing$f: (美) Andrew Blake, Pushmeet Kohli, Carsten Rother编著$g: 谢昭 ... [等] 译$z: eng |
| 210 | $a: 北京$c: 科学出版社$d: 2014 |
| 215 | $a: 324页$c: 图$d: 26cm |
| 225 | $a: 国外信息科学与技术优秀图书系列$A: guo wai xin xi ke xue yu ji shu you xiu tu shu xi lie$i: 计算机科学与技术 |
| 304 | $a: 责任者Blake规范汉译姓: 布莱克; 责任者Kohli规范汉译姓: 科利; 责任者Rother规范汉译姓: 罗瑟 |
| 320 | $a: 有书目 (第296-324页) |
| 330 | $a: 本书首先对Markov随机场进行了基本的介绍和描述，围绕Markov随机场最关键的最大后验概率MAP推理问题详细介绍了几种基本求解方法，主要包括二元离散标记下的图切割方法、多类标签下的决策移动法、均值场理论近似求解、环状置信度传播法以及线性规划求解法。同时，在基本方法的基础上扩展至当前最有挑战性的研究课题，集中介绍了连续变量的Markov模型、高阶Markov模型的优化处理方法。 |
| 410 | $1: 2001 $a: 国外信息科学与技术优秀图书系列$i: 计算机科学与技术 |
| 510 | $a: Markov random fields for vision and image processing$z: eng |
| 606 | $a: 马尔可夫过程$A: ma er ke fu guo cheng$x: 随机场$x: 应用$x: 图象处理$x: 研究 |
| 690 | $a: TN911.73$v: 5 |
| 701 | $c: (美)$a: 罗瑟$A: luo se$b: C.$g: (Rother, Carsten)$4: 编著 |
| 702 | $a: 杨学志$A: yang xue zhi$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: FZULIB$c: 20150327 |
| 905 | $d: TP302.7$r: CNY96.00 |
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