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Produktbild: Natural Image Statistics
Band 39 - 13%

Natural Image Statistics A Probabilistic Approach to Early Computational Vision.

Aus der Reihe Computational Imaging and Vision Band 39
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Beschreibung

Details

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

05.06.2009

Verlag

Springer London

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,1 cm

Gewicht

945 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84882-490-4

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“The authors did a wonderful job of introducing the field of natural image statistics, comprehensively. The book provides the underlying fundamental mathematics … accessible to a wide audience. … provides exercises and computer assignments at the end of the chapters. … the advanced topics are treated in a similar manner to basic theory, makes the book suitable to be used as a textbook for advanced students and by researchers in any discipline related to computer vision.” (Michael Goldberg and R. Goldberg, ACM Computing Reviews, October, 2010)

Details

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

05.06.2009

Verlag

Springer London

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,1 cm

Gewicht

945 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84882-490-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Background.- Linear Filters and Frequency Analysis.- Outline of the Visual System.- Multivariate Probability and Statistics.- Statistics of Linear Features.- Principal Components and Whitening.- Sparse Coding and Simple Cells.- Independent Component Analysis.- Information-Theoretic Interpretations.- Nonlinear Features and Dependency of Linear Features.- Energy Correlation of Linear Features and Normalization.- Energy Detectors and Complex Cells.- Energy Correlations and Topographic Organization.- Dependencies of Energy Detectors: Beyond V1.- Overcomplete and Non-negative Models.- Lateral Interactions and Feedback.- Time, Color, and Stereo.- Color and Stereo Images.- Temporal Sequences of Natural Images.- Conclusion.- Conclusion and Future Prospects.- Appendix: Supplementary Mathematical Tools.- Optimization Theory and Algorithms.- Crash Course on Linear Algebra.- The Discrete Fourier Transform.- Estimation of Non-normalized Statistical Models.