本书提供了关于计算机视觉领域中各种模型和推理方法的相关习题及其详细解答，适用于学习和研究计算机视觉技术的学生及研究人员。
计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机能够通过视觉获取信息并进行处理。它涉及到具体的算法和数学模型（即计算机视觉模型），用于模拟人类视觉系统对图像和视频的处理与解释。其中的核心部分在于推理过程，这需要结合概率论、机器学习等学科知识来完成对于视觉数据的理解。
在这一领域中，习题主要涉及了如联合分布、边缘化及条件概率等相关概念的应用练习。以问题2.1为例，它探讨了一个离散变量x和一个连续变量y的联合分布Pr(x,y)，例如天气状况（晴天、多云等）与温度之间的关系。
另外，在处理复杂数据时经常用到的一种技术叫做“边缘化”，即通过在高维空间中对某些维度进行积分或求和来简化问题，从而得到剩余维度的概率分布。比如问题2.2提出的一个五变量联合分布Pr(v,w,x,y,z)的降维过程。
条件概率则是在已知某事件发生的情况下计算另一相关联事件发生的可能性大小的问题，例如在问题2.3中提出了一个关于链式法则的应用实例：证明Pr(w,x,y,z)=Pr(x,y)Pr(z|w,x,y)Pr(w|x,y)，展示了如何通过一系列步骤来推导出多个变量联合概率的公式。
最后一个问题（即问题2.4）则结合了贝叶斯统计的概念，讨论了一个关于公平硬币和偏斜硬币的概率估计问题。这类题目旨在帮助读者理解在实际应用中如何利用先验信息及观测数据进行合理的决策制定。
本习题集的答案由Simon J.D.Prince所著《计算机视觉：模型、学习与推理》一书的辅助材料提供，针对书中部分练习给出了解答，并修正了其中存在的错误。文档作者鼓励读者通过电子邮件提出有关文本理解或发现的问题和建议，以促进学术交流和发展。
这份答案集对于专业人员及学生来说是一份宝贵的资源，可以帮助他们检验并提升自己在概率论以及计算机视觉模型应用方面的理解和实践能力。
5星
