The methodology of stochastic geometry is based on the use of random geometric models, which allow us to describe the shape of objects in a probabilistic way. The authors show how these models can be used to create algorithms that are easy to implement and provide high-quality image recognition results. The book also discusses the challenges of applying this approach in real-world scenarios and provides examples of successful applications of stochastic geometry in computer vision tasks such as object recognition, scene understanding, and 3D reconstruction. The book is intended for researchers and practitioners working in the field of computer vision and image processing, as well as graduate students who want to learn about the latest developments in this area. It is assumed that the reader has a basic knowledge of linear algebra, probability theory, and programming skills. The book begins with an introduction to the basics of stochastic geometry and its application to computer vision tasks, followed by a detailed description of the main algorithms and techniques used in the field.

Методология стохастической геометрии основана на использовании случайных геометрических моделей, которые позволяют описать форму объектов вероятностным способом. Авторы показывают, как эти модели можно использовать для создания алгоритмов, простых в реализации и обеспечивающих качественные результаты распознавания изображений. В книге также обсуждаются проблемы применения этого подхода в реальных сценариях и приводятся примеры успешного применения стохастической геометрии в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, понимание сцены и 3D-реконструкция. Книга предназначена для исследователей и практиков, работающих в области компьютерного зрения и обработки изображений, а также аспирантов, желающих узнать о последних разработках в этой области. Предполагается, что читатель обладает базовыми знаниями в области линейной алгебры, теории вероятностей и навыками программирования. Книга начинается с введения в основы стохастической геометрии и её применения к задачам компьютерного зрения, за которым следует подробное описание основных алгоритмов и техник, используемых в полевых условиях.

La méthodologie de la géométrie stochastique est basée sur l'utilisation de modèles géométriques aléatoires qui permettent de décrire la forme des objets de manière probabiliste. s auteurs montrent comment ces modèles peuvent être utilisés pour créer des algorithmes faciles à mettre en œuvre et fournir des résultats qualitatifs de reconnaissance d'images. livre examine également les problèmes de l'application de cette approche dans des scénarios réels et donne des exemples de l'application réussie de la géométrie stochastique dans les tâches de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance d'objets, la compréhension de la scène et la reconstruction 3D. livre est destiné aux chercheurs et aux praticiens travaillant dans le domaine de la vision par ordinateur et du traitement d'image, ainsi qu'aux étudiants des cycles supérieures désireux d'en apprendre davantage sur les derniers développements dans ce domaine. lecteur est supposé avoir des connaissances de base dans le domaine de l'algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et des compétences en programmation. livre commence par une introduction aux bases de la géométrie stochastique et de son application aux tâches de vision informatique, suivie d'une description détaillée des principaux algorithmes et techniques utilisés sur le terrain.

La metodología de la geometría estocástica se basa en el uso de modelos geométricos aleatorios que permiten describir la forma de los objetos de manera probabilística. autores muestran cómo estos modelos se pueden utilizar para crear algoritmos fáciles de implementar y proporcionar resultados cualitativos de reconocimiento de imágenes. libro también analiza los desafíos de aplicar este enfoque en escenarios reales y ofrece ejemplos de aplicaciones exitosas de la geometría estocástica en tareas de visión por computadora, como el reconocimiento de objetos, la comprensión de escenas y la reconstrucción 3D. libro está dirigido a investigadores y profesionales que trabajan en el campo de la visión informática y el procesamiento de imágenes, así como a estudiantes de posgrado que deseen conocer los últimos avances en este campo. Se supone que el lector tiene conocimientos básicos en el campo del álgebra lineal, teoría de probabilidades y habilidades de programación. libro comienza con la introducción en las bases de la geometría estocástica y su aplicación a los problemas de visión por ordenador, seguido de una descripción detallada de los algoritmos y técnicas básicas utilizadas en el campo.

A metodologia da geometria estoquástica é baseada no uso de modelos geométricos aleatórios que permitem descrever a forma dos objetos de forma provável. Os autores mostram como estes modelos podem ser usados para criar algoritmos fáceis de implementar e fornecer resultados de reconhecimento de imagem de qualidade. O livro também discute os desafios da aplicação desta abordagem em cenários reais e cita exemplos de aplicação bem sucedida da geometria estoquástica em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de objetos, compreensão de cena e reconstrução em 3D. O livro é destinado a pesquisadores e praticantes que trabalham na visão computadorizada e no processamento de imagens, além de estudantes de pós-graduação que desejam aprender sobre os desenvolvimentos recentes na área. Supõe-se que o leitor tem conhecimento básico sobre álgebra linear, teoria de probabilidade e habilidades de programação. O livro começa com a introdução nas bases da geometria estoquástica e sua aplicação às tarefas de visão computadorizada, seguido por uma descrição detalhada dos algoritmos básicos e técnicas usadas no terreno.

La metodologia della geometria stochastica si basa sull'utilizzo di modelli geometrici casuali che consentono di descrivere la forma degli oggetti in modo probabile. Gli autori mostrano come questi modelli possano essere utilizzati per creare algoritmi facili da implementare e fornire risultati qualitativi per il riconoscimento delle immagini. Il libro affronta anche i problemi di questo approccio in scenari reali e fornisce esempi di successo della geometria stochastica nelle attività di visione dei computer, come il riconoscimento degli oggetti, la comprensione della scena e la ricostruzione 3D. Il libro è rivolto a ricercatori e praticanti che lavorano nel campo della visione informatica e dell'elaborazione delle immagini, nonché a laureati che desiderano conoscere gli sviluppi più recenti in questo campo. suppone che il lettore abbia conoscenze di base in algebra lineare, teoria delle probabilità e abilità di programmazione. Il libro inizia con l'introduzione alle basi della geometria stochastica e la sua applicazione alle attività di visione del computer, seguita da una descrizione dettagliata degli algoritmi principali e dalla tecnica utilizzata sul campo.

Die Methodik der stochastischen Geometrie basiert auf der Verwendung zufälliger geometrischer Modelle, die es ermöglichen, die Form von Objekten probabilistisch zu beschreiben. Die Autoren zeigen, wie diese Modelle verwendet werden können, um Algorithmen zu erstellen, die einfach zu implementieren sind und qualitativ hochwertige Bilderkennungsergebnisse liefern. Das Buch diskutiert auch die Herausforderungen der Anwendung dieses Ansatzes in realen Szenarien und liefert Beispiele für die erfolgreiche Anwendung stochastischer Geometrie bei Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Szenenverständnis und 3D-Rekonstruktion. Das Buch richtet sich an Forscher und Praktiker, die in den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung tätig sind, sowie an Doktoranden, die sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet informieren möchten. Es wird angenommen, dass der ser Grundkenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Programmierkenntnisse hat. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der stochastischen Geometrie und ihrer Anwendung auf Computer-Vision-Probleme, gefolgt von einer detaillierten Beschreibung der wichtigsten Algorithmen und Techniken, die im Feld verwendet werden.

Metodologia geometrii stochastycznej opiera się na wykorzystaniu losowych modeli geometrycznych, które pozwalają opisać kształt obiektów w sposób probabilistyczny. Autorzy pokazują, w jaki sposób modele te mogą być wykorzystywane do tworzenia algorytmów, które są łatwe do wdrożenia i zapewniają wysokiej jakości wyniki rozpoznawania obrazu. W książce omówiono również wyzwania związane z zastosowaniem tego podejścia w scenariuszach realnych oraz przedstawiono przykłady udanych zastosowań geometrii stochastycznej w zadaniach wizji komputerowej, takich jak rozpoznawanie obiektów, zrozumienie scen i rekonstrukcja 3D. Książka przeznaczona jest dla naukowców i praktyków pracujących w dziedzinie wizji komputerowej i przetwarzania obrazu, a także absolwentów, którzy chcą poznać najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie. Zakłada się, że czytelnik posiada podstawową wiedzę na temat algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i umiejętności programowania. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do podstaw geometrii stochastycznej i jej zastosowania do problemów z wizją komputerową, a następnie szczegółowego opisu głównych algorytmów i technik stosowanych w tej dziedzinie.

המתודולוגיה של גאומטריה סטוכסטית מבוססת על שימוש במודלים גאומטריים אקראיים המאפשרים לתאר את צורת העצמים בצורה הסתברותית. המחברים מראים כיצד מודלים אלה יכולים לשמש ליצירת אלגוריתמים שקל ליישם ולספק להם תוצאות זיהוי תמונות באיכות גבוהה. הספר דן גם באתגרים של יישום גישה זו בתרחישים של העולם האמיתי ומספק דוגמאות של יישומים מוצלחים של גאומטריה סטוכסטית במשימות ראיית מחשב כגון זיהוי אובייקטים, הבנה של סצנה ושחזור תלת מימד. הספר מיועד לחוקרים ועוסקים בתחום של ראייה ממוחשבת ועיבוד תמונה, וכן לתלמידי תואר שני שרוצים ללמוד על ההתפתחויות האחרונות בתחום זה. הקורא מניח שיש לו ידע בסיסי באלגברה לינארית, תורת ההסתברות ומיומנויות תכנות. הספר מתחיל עם הקדמה ליסודות הגאומטריה הסטוכסטית ויישומו לבעיות בראייה ממוחשבת, ולאחריו תיאור מפורט של האלגוריתמים העיקריים והטכניקות המשמשות בתחום.''

Stokastik geometri metodolojisi, nesnelerin şeklini olasılıksal bir şekilde tanımlamanıza izin veren rastgele geometrik modellerin kullanımına dayanmaktadır. Yazarlar, bu modellerin uygulanması kolay ve yüksek kaliteli görüntü tanıma sonuçları sağlayan algoritmalar oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Kitap ayrıca bu yaklaşımı gerçek dünya senaryolarında uygulamanın zorluklarını tartışıyor ve nesne tanıma, sahne anlama ve 3D rekonstrüksiyon gibi bilgisayarlı görme görevlerinde stokastik geometrinin başarılı uygulamalarına örnekler sunuyor. Kitap, bilgisayarla görme ve görüntü işleme alanında çalışan araştırmacılar ve uygulayıcıların yanı sıra bu alandaki en son gelişmeler hakkında bilgi edinmek isteyen lisansüstü öğrencilere yöneliktir. Okuyucunun doğrusal cebir, olasılık teorisi ve programlama becerileri hakkında temel bilgiye sahip olduğu varsayılmaktadır. Kitap, stokastik geometrinin temellerine ve bilgisayarlı görme problemlerine uygulanmasına bir giriş ile başlar, ardından alanda kullanılan ana algoritmaların ve tekniklerin ayrıntılı bir açıklaması gelir.

تستند منهجية الهندسة العشوائية إلى استخدام نماذج هندسية عشوائية تسمح لك بوصف شكل الأجسام بطريقة احتمالية. يوضح المؤلفون كيف يمكن استخدام هذه النماذج لإنشاء خوارزميات يسهل تنفيذها وتوفير نتائج التعرف على الصور عالية الجودة. يناقش الكتاب أيضًا تحديات تطبيق هذا النهج في سيناريوهات العالم الحقيقي ويقدم أمثلة على التطبيقات الناجحة للهندسة العشوائية في مهام رؤية الكمبيوتر مثل التعرف على الكائن وفهم المشهد وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد. الكتاب مخصص للباحثين والممارسين العاملين في مجال رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور، بالإضافة إلى طلاب الدراسات العليا الذين يرغبون في التعرف على آخر التطورات في هذا المجال. يُفترض أن القارئ لديه معرفة أساسية بالجبر الخطي ونظرية الاحتمالات ومهارات البرمجة. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات الهندسة العشوائية وتطبيقها على مشاكل الرؤية الحاسوبية، يليه وصف مفصل للخوارزميات والتقنيات الرئيسية المستخدمة في هذا المجال.

확률 론적 지오메트리의 방법론은 물체의 모양을 확률 론적 방식으로 설명 할 수있는 랜덤 기하학적 모델의 사용을 기반으로합니다. 저자는 이러한 모델을 사용하여 구현하기 쉬운 알고리즘을 만들고 고품질 이미지 인식 결과를 제공하는 방법을 보여줍니다. 이 책은 또한 실제 시나리오에서이 접근 방식을 적용하는 과제에 대해 설명하고 객체 인식, 장면 이해력 및 3D 재구성과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 확률 적 기하학의 성공적인 응용 프로그램의 예를 제공합니다. 이 책은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 일하는 연구원 및 실무자뿐만 아니라이 분야의 최신 개발에 대해 배우고 자하는 대학원생을위한 것입니다. 독자는 선형 대수, 확률 이론 및 프로그래밍 기술에 대한 기본 지식을 가지고 있다고 가정합니다. 이 책은 확률 론적 지오메트리의 기본 사항과 컴퓨터 비전 문제에 대한 적용에 대한 소개와 해당 분야에서 사용되는 주요 알고리즘 및 기술에 대한 자세한 설명으로 시작됩니다.

確率幾何学の方法論は、確率的な方法でオブジェクトの形状を記述できるランダム幾何学モデルの使用に基づいています。また、これらのモデルを使用して、実装しやすく、高品質の画像認識結果を提供するアルゴリズムを作成する方法を明らかにした。本書では、このアプローチを現実のシナリオに適用することの課題についても説明し、物体認識、シーン理解、3D再構築などのコンピュータビジョンタスクにおける確率幾何学の成功例を紹介します。この本は、コンピュータビジョンや画像処理の分野で働く研究者や実践者、ならびにこの分野の最新の開発について学びたい大学院生を対象としています。読者は線形代数、確率論、プログラミングの基礎知識を持っていると考えられている。この本は、確率幾何学の基礎とコンピュータビジョンの問題への応用の紹介から始まり、続いてフィールドで使用される主なアルゴリズムとテクニックの詳細な説明から始まります。

隨機幾何方法論基於隨機幾何模型的使用，該模型允許以概率方式描述對象的形狀。作者展示了這些模型如何用於創建易於實現的算法，並提供定性圖像識別結果。該書還討論了將這種方法應用於現實世界場景的問題，並提供了在計算機視覺任務中成功應用隨機幾何的示例，例如對象識別，場景理解和3D重建。該書面向從事計算機視覺和圖像處理領域的研究人員和從業人員，以及希望了解該領域最新發展的研究生。假定讀者具有線性代數，概率論和編程技能方面的基本知識。本書首先介紹了隨機幾何及其在計算機視覺任務中的應用，然後詳細描述了現場使用的主要算法和技術。