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トップページ - (2011/09/03 (土) 00:53:13) の編集履歴(バックアップ)


「コンピュータビジョン最先端ガイド」正誤表


第一巻

ページ 箇所 コメント
初版 P.16 (43)式 \sum_{k,l=\{\pm 1\},k\neq l} \sum_{(k,l)=\{(0,\pm 1), (\pm 1,0)\}} 元の表記だとk=1, l=-1を含んでしまう
(45)式,(47)式 \nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+j} \nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+l}
P.78 (6)式2行目 p(t_{t}x_{t}, Y_{t-1}) p(y_{t}x_{t}, Y_{t-1})
P.79 (9)式の後の一文 共分散がそれぞれ{\bf R}_t{\bf Q}_tの正規分布 共分散がそれぞれ{\bf Q}_t{\bf R}_tの正規分布 ここでQとRを入れ替えないと、後の式展開と矛盾する
(10)式 N({\bf 0},{\bf R}_t) N({\bf 0},{\bf Q}_t)
(11)式 N({\bf 0},{\bf Q}_t) N({\bf 0},{\bf R}_t)
P.81 (20)式 x_t = x_t + \dot{x}_{t-1}\delta_t x_t = x_{t-1} + \dot{x}_{t-1}\delta_t
y_t = y_t + \dot{y}_{t-1}\delta_t y_t = y_{t-1} + \dot{y}_{t-1}\delta_t
P.88 5.4.2の3行目 X_{t}=(X_{t}, X_{t}, Z_{t}) X_{t}=(X_{t}, Y_{t}, Z_{t})

第二巻

ページ 箇所 コメント
初版 P.31 5行目 Edge of Orientation Histograms Edge Orientation Histograms
P.38, 43 (45), (46), (53), (54)式 \sum_{p:J_{t}(x_{p})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i) \sum_{i:J_{t}(x_{i})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i)
P.43 5行目 2つの局所領域であるセル 2つの局所領域で、あるセル
P.43 (52)式 条件の左横の= なし
P.66 3.1節12行目 球対象 球対称
P.66,67 (8),(9)式 各条件式にifがない
P.75 6.2節6行目 前フレームの物体位置であるx_{k+1,0} 前フレームの物体位置であるx_{k,0}
P.96 2.1節3行目 その例を示したこのような その例を示した。このような
P.98 3行目 古典的なの層状 古典的な層状
P.107 図3.7 全部分集合カーネル ANOVAカーネル
P.122 (137)式、(144)式 \sum_{\bf{j}:u=S[\bf{j}]} \sum_{\bf{j}:u=T[\bf{j}]}
(139)式の次の行 u|に関する総和 u\in \Sigma^*に関する総和
P.123 下から2行目 \lambda^{(i-i')+(j-j')}倍して \lambda^{(i-i'+j-j'-2)}倍して
P.124 図3.17(c)の左図の1箇所 \lambda^2 \lambda^3 (m=1)の図の3行目右端K^{''}(T_1,S_3)のところ
(152)式の2行下 K_{m}(S_{i-1},T_{j-1})は、灰色 K^{'}_{m}(S_{i-1},T_{j-1})は、灰色
右下がり斜線 左下がり斜線
(152)式の3行下 (1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j) (1 \leq i' \leq i-2, 1 \leq j' \leq j-1)
左下がり斜線 右下がり斜線
(1 \leq i' \leq i, 1 \leq j' \leq j-1) (1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j-2)
(152)式の4行下 K_m(S_{i'},T_{j'}) K_m(S_{i'},T_{j'})\cdot\lambda^{(i-i'+j-j'-2)}
P.125 (161)式およびその上の文 K_m(S,T) K_{SK}(S,T)
下から7行目の見出し 階層非循環有効グラフカーネル 階層非循環有向グラフカーネル 「有向非循環グラフ」のほうが一般的?
P.128 12行目 RHKSは, RKHSは,
P.92~P.99の14箇所 線型 線形 「線型」と「線形」の混在

第三巻

ページ 箇所 コメント
初版 P.10 3.1.2節5行目 (ただし常に\lambda \leq 0) (ただし常に\lambda \geq 0)
P.11 3.3.1節2行目 \bf{A}\bf{\delta x}=\bf{x} \bf{A}\bf{\delta x}=\bf{a}
P.29 (53)式 -\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*}+)\bf{a}_{1}' -\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*})+\bf{a}_{1}'
P.37 2.2.2節最後の行 共分散行列\bf{R}(\vec{q_{R}}) 共分散行列\Sigma_{py}
P.46 3.2.1節タイトル Iterative Psudo Point Matching Iterative Pseudo Point Matching
P.47 3.2.3節3行目 Iteralive Closest Iterative Closest
P.51 第3段落5行目 増えにより 増えたことにより または「増えて、より」?
P.99 (15)式 分類率 適合率
P.108 第1段落2行目 データは,として,画像 データは,画像