<div>Hi, </div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>I am looking for clarification&nbsp;on a topic published in the book &quot;Insight into Images: Principles and Practice for Segmentation, Registration, and Image Analysis&quot;. I use it in conjunction with itk examples. (if the question is not relevant here, please advise).
</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>From&nbsp;page 31, page 2.4.8, I quote: : &quot;...Where the first derivative (gradient) is represented as a vector, the second derivative is a matrix, known as the Jacobian..&quot;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>However, on page 249, Jacobian is presented as a matrix of first order partial derivatives.</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>Even in all the literature I can find, the term &#39;Jacobian&#39; is used to represent a matrix of first order partial derivatives. I did see &#39;Hessian&#39; as a representation of 2nd order partial derivatives in a matrix form.
</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>The question is: am I missing some information here (e.g. the terminology?), or the book on page 31 has a typo?</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>Thank you for the help.</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>[Pixel.to.life]</div>
<div>&nbsp;</div>