Merkzettel Warenkorb

Gutscheinbedingungen

**Gültig vom 20.07.2026 bis 22.07.2026 | Gültig für nicht preisgebundene fremdsprachige Bücher | Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein | Nicht kombinierbar mit anderen Gutscheinen oder Preisaktionen | Nur einmal pro Einkauf einlösbar | Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet | Keine Barauszahlung | Nicht gültig für Versandkosten und Services
Produktbild: Computer Vision -- ECCV 2010
Band 6316

Computer Vision -- ECCV 2010 11th European Conference on Computer Vision, Heraklion, Crete, Greece, September 5-11, 2010, Proceedings, Part VI

Aus der Reihe Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics

97,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.08.2010

Herausgeber

Kostas Daniilidis + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

611

Maße (L/B/H)

23,9/15,8/2,3 cm

Gewicht

906 g

Auflage

2010

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-15566-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.08.2010

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

611

Maße (L/B/H)

23,9/15,8/2,3 cm

Gewicht

906 g

Auflage

2010

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-15566-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Heidelberger Platz 3
14197 Berlin
Deutschland
Email: sdc-bookservice@springer.com
Url: www.springer.com
Telephone: +49 30 827870
Fax: +49 30 8214091

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Computer Vision -- ECCV 2010
  • Visual Learning.- Constrained Spectral Clustering via Exhaustive and Efficient Constraint Propagation.- Object Recognition with Hierarchical Stel Models.- MIForests: Multiple-Instance Learning with Randomized Trees.- Manifold Valued Statistics, Exact Principal Geodesic Analysis and the Effect of Linear Approximations.- Stacked Hierarchical Labeling.- Spotlights and Posters R2.- Fully Isotropic Fast Marching Methods on Cartesian Grids.- Clustering Complex Data with Group-Dependent Feature Selection.- On Parameter Learning in CRF-Based Approaches to Object Class Image Segmentation.- Exploring the Identity Manifold: Constrained Operations in Face Space.- Multi-label Linear Discriminant Analysis.- Convolutional Learning of Spatio-temporal Features.- Learning Pre-attentive Driving Behaviour from Holistic Visual Features.- Detecting People Using Mutually Consistent Poselet Activations.- Disparity Statistics for Pedestrian Detection: Combining Appearance, Motion and Stereo.- Multi-stage Sampling with Boosting Cascades for Pedestrian Detection in Images and Videos.- Learning to Detect Roads in High-Resolution Aerial Images.- Thinking Inside the Box: Using Appearance Models and Context Based on Room Geometry.- A Structural Filter Approach to Human Detection.- Geometric Constraints for Human Detection in Aerial Imagery.- Handling Urban Location Recognition as a 2D Homothetic Problem.- Recursive Coarse-to-Fine Localization for Fast Object Detection.- A Local Bag-of-Features Model for Large-Scale Object Retrieval.- Velocity-Dependent Shutter Sequences for Motion Deblurring.- Colorization for Single Image Super Resolution.- Programmable Aperture Camera Using LCoS.- A New Algorithmic Approach for Contrast Enhancement.- Seeing through Obscure Glass.- A Continuous Max-Flow Approach to Potts Model.- Hybrid Compressive Sampling via a New Total Variation TVL1.- Perspective Imaging under Structured Light.- Lighting and Pose Robust Face Sketch Synthesis.- Predicting Facial Beauty without Landmarks.- Gabor Feature Based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary.- Motion Profiles for Deception Detection Using Visual Cues.- A Robust and Scalable Approach to Face Identification.- Emotion Recognition from Arbitrary View Facial Images.- Face Liveness Detection from a Single Image with Sparse Low Rank Bilinear Discriminative Model.- Robust Head Pose Estimation Using Supervised Manifold Learning.- Knowledge Based Activity Recognition with Dynamic Bayesian Network.- View and Style-Independent Action Manifolds for Human Activity Recognition.- Figure-Ground Image Segmentation Helps Weakly-Supervised Learning of Objects.- Enhancing Interactive Image Segmentation with Automatic Label Set Augmentation.- Hough Transform and 3D SURF for Robust Three Dimensional Classification.