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  • Produktbild: Robust Computer Vision
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Band 26

Robust Computer Vision Theory and Applications

Aus der Reihe Computational Imaging and Vision

97,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

06.12.2010

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

215

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,3 cm

Gewicht

415 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-90-481-6290-1

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

06.12.2010

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

215

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,3 cm

Gewicht

415 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-90-481-6290-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Foreword. Preface.
    1: Introduction. 1. Visual Similarity. 2. Evaluation of Computer Vision Algorithms. 3. Overview of the Book.
    2: Maximum Likelihood Framework. 1. Introduction. 2. Statistical Distributions. 3. Robust Statistics. 4. Maximum Likelihood Estimators. 5. Maximum Likelihood in Relation to Other Approaches. 6. Our Maximum Likelihood Approach. 7. Experimental Setup. 8. Concluding Remarks.
    3: Color Based Retrieval. 1. Introduction. 2. Colorimetry. 3. Color Models. 4. Color Based Retrieval. 5. Experiments with the Corel Database. 6. Experiments with the Objects Database. 7. Concluding Remarks.
    4: Robust Texture Analysis. 1. Introduction. 2. Human Perception of Texture. 3. Texture Features. 4. Texture Classification Experiments. 5. Texture Retrieval Experiments. 6. Concluding Remarks.
    5: Shape Based Retrieval. 1. Introduction. 2. Human Perception of Visual Form. 3. Active Contours. 4. Invariant Movements. 5. Experiments. 6. Conclusions.
    6: Robust Stereo Matching and Motion Tracking. 1. Introduction. 2. Stereo Matching. 3. Stereo Matching Algorithms. 4. Stereo Matching Experiments. 5. Motion Tracking Experiments. 6. Concluding Remarks.
    7: Facial Expression Recognition. 1. Introduction. 2. Emotion Recognition. 3. Face Tracking and Feature Extraction.4. The Static Approach: Bayesian Network Classifiers. 5. The Dynamic Approach: Expression Recognition Using Multi-level HMM. 6. Experiments. 7. Summary and Discussion.
    References. Index.