《计算机视觉:模型、学习和推理》本书是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的优秀教材,主要讲述计算机视觉中模型、学习和推理三个方面的内容,揭示计算机视觉研究中 “模型”和“算法”之间的区别,并且对每一种新的视觉算法提出新的见解。本节为大家介绍分类分布。
作者:苗启广 等译来源:机械工业出版社|
3.3 分类分布
分类分布(见图3-3)是一个离散分布,它观察k个可能结果的概率。因此,当仅有两种结果时,伯努利分布是一种特殊的分类分布。在计算机视觉中,因为一个像素的亮度数值通常被量化离散数值,所以可以用分类分布对其建模。真实世界的状态也可以取不同的离散值中的一个。比如,车辆的图像可以分成{小汽车,摩托车,面包车,卡车},状态的不确定性可用分类分布描述。
为了简单,我们用记号法:
其中,xj是x的第j个元素。
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