《计算机视觉：模型、学习和推理》——1.2　其他书籍

本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第1章，第1.2节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.2　其他书籍

我知道大多数人不会单独依靠本书学习计算机视觉，所以这里推荐几本其他的书籍，以便弥补本书的不足。要了解更多关于机器学习和图模型的知识，我推荐将Bishop（2006）所著的《Pattern Recognition and Machine Learning》作为一个很好的切入点。在关于图像预处理的许多著作中，我最喜欢的是Nixon和Aguado所编著的《Feature Extraction and Image Processing》（2008）。毫无疑问，关于几何计算机视觉最好的信息来源当属Hartley和Zisserman所著的《Multiple View Geometry in Computer Vision》（2004）。最后，要更全面地了解计算机视觉研究的现状及其发展史，可以考虑Szeliski所著的《Computer Vision:Algorithms and Applications》（2010）。