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本文介绍了两个经典概率公式:一是关于视觉特征与背景的概率分布;二是关于条件概率在特定参数下的乘积表达式。这两个公式在计算机视觉及模式识别等领域有着广泛的应用。

最经典的这个公式:

$P(\Phi|V=f, p, \Omega_d) = P_f \delta(\Phi(X^{obj})) + P_b H(\Phi(X^{obj}))$

$P(\Omega | p, \Phi) = \prod_{x_i\in\Omega}P(x_i,c|p, \Phi)$

转载于:https://www.cnblogs.com/Carlren/p/3885719.html

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