Machine Learning in Computer Vision

eBook - Computational Imaging and Vision

Sebe, Nicu/Garg, Ashutosh/Huang, Thomas S et al

SPRINGER

Informatik, EDV/Anwendungs-Software

Erschienen am 04.10.2005, Auflage: 1/2005

104,95 €

(inkl. MwSt.)

Download

E-Book Download

Auf Wunschliste

Bibliografische Daten

ISBN/EAN: 9781402032752

Sprache: Englisch

Umfang: 242 S., 4.95 MB

E-Book
Format: PDF
DRM: Digitales Wasserzeichen

Beschreibung

It started withimageprocessing inthesixties. Back then, it took ages to digitize a Landsat image and then process it with a mainframe computer. P- cessing was inspired on theachievements of signal processing and was still very much oriented towards programming. In the seventies, image analysis spun off combining image measurement with statistical pattern recognition. Slowly, computational methods detached themselves from the sensor and the goal to become more generally applicable. In theeighties, model-drivencomputervision originated when arti?cial- telligence and geometric modelling came together with image analysis com- nents. The emphasis was on precise analysiswithlittleorno interaction, still very much an art evaluated by visual appeal. The main bottleneck was in the amount of data using an average of 5 to 50 pictures to illustrate the point. At the beginning of the nineties, vision became available to many with the advent of suf?ciently fast PCs. The Internet revealed the interest of the g- eral public im images, eventually introducingcontent-basedimageretrieval. Combining independent (informal) archives, as the web is, urges for inter- tive evaluation of approximate results andhence weak algorithms and their combination in weak classi?ers.

Inhalt

Theory: Probabilistic Classifiers.- Theory: Generalization Bounds.- Theory: Semi-Supervised Learning.- Algorithm: Maximum Likelihood Minimum Entropy HMM.- Algorithm: Margin Distribution Optimization.- Algorithm: Learning the Structure of Bayesian Network Classifiers.- Application: Office Activity Recognition.- Application: Multimodal Event Detection.- Application: Facial Expression Recognition.- Application: Bayesian Network Classifiers for Face Detection.

Informationen zu E-Books

Alle hier erworbenen E-Books können Sie in Ihrem Kundenkonto in die kostenlose PocketBook Cloud laden. Dadurch haben Sie den Vorteil, dass Sie von Ihrem PocketBook E-Reader, Ihrem Smartphone, Tablet und PC jederzeit auf Ihre gekauften und bereits vorhandenen E-Books Zugriff haben.

Um die PocketBook Cloud zu aktivieren, loggen Sie sich bitte in Ihrem Kundenkonto ein und gehen dort in den Bereich „Downloads“. Setzen Sie hier einen Haken bei „Neue E-Book-Käufe automatisch zu meiner Cloud hinzufügen.“. Dadurch wird ein PocketBook Cloud Konto für Sie angelegt. Die Zugangsdaten sind dabei dieselben wie in diesem Webshop.

Weitere Informationen zur PocketBook Cloud finden Sie unter www.meinpocketbook.de.

Allgemeine E-Book-Informationen

E-Books in diesem Webshop können in den Dateiformaten EPUB und PDF vorliegen und können ggf. mit einem Kopierschutz versehen sein. Sie finden die entsprechenden Informationen in der Detailansicht des jeweiligen Titels.

E-Books ohne Kopierschutz oder mit einem digitalen Wasserzeichen können Sie problemlos auf Ihr Gerät übertragen. Sie müssen lediglich die Kompatibilität mit Ihrem Gerät prüfen.

Um E-Books, die mit Adobe DRM geschützt sind, auf Ihr Lesegerät zu übertragen, benötigen Sie zusätzlich eine Adobe ID und die kostenlose Software Adobe® Digital Editions, wo Sie Ihre Adobe ID hinterlegen müssen. Beim Herunterladen eines mit Adobe DRM geschützten E-Books erhalten Sie zunächst eine .acsm-Datei, die Sie in Adobe® Digital Editions öffnen müssen. Durch diesen Prozess wird das E-Book mit Ihrer Adobe-ID verknüpft und in Adobe® Digital Editions geöffnet.