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  • Produktbild: Hyperspectral Image Analysis
  • Produktbild: Hyperspectral Image Analysis

Hyperspectral Image Analysis Advances in Machine Learning and Signal Processing

Aus der Reihe Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

145,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.04.2020

Herausgeber

Saurabh Prasad + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

466

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,1 cm

Gewicht

869 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-38616-0

Beschreibung

Portrait

Dr. Saurabh Prasad  is an Associate Professor at the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Houston, TX, USA.

Dr. Jocelyn Chanussot is a Professor in the Signal and Images Department at Grenoble Institute of Technology, France.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.04.2020

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

466

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,1 cm

Gewicht

869 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-38616-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1. Introduction.- 2. Machine Learning Methods for Spatial and Temporal Parameter Estimation.- 3. Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis, Part I: Theory and Algorithms.- 4. Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis, Part II: Applications to Remote Sensing and Biomedicine.- 5. Advances in Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis - Addressing Challenges Arising in Practical Imaging Scenarios.- 6. Addressing the Inevitable Imprecision: Multiple Instance Learning for Hyperspectral Image Analysis.- 7. Supervised, Semi Supervised and Unsupervised Learning for Hyperspectral Regression.- 8. Sparsity‐based Methods for Classification.- 9. Multiple Kernel Learning for Hyperspectral Image Classification.- 10. Low Dimensional Manifold Model in Hyperspectral Image Reconstruction.- 11. Deep Sprase Band Selection for Hyperspectral Face Recognition.- 12. Detection of Large-Scale and Anomalous Changes.- 13. Recent Advances in Hyperspectral Unmixing Using Sparse Techniques and Deep Learning.- 14. Chapter Hyperspectral-Multispectral Image Fusion Enhancement Based on Deep Learning.- 15. Automatic Target Detection for Sparse Hyperspectral Images.