Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition Applications in Image and Video Processing
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Produktdetails
Format
ePUB 3
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
27.05.2016
Herausgeber
Thierry Bouwmans + weitereVerlag
Taylor & Francis eBooksSeitenzahl
536 (Printausgabe)
Dateigröße
26574 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781315353531
Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition: Applications in Image and Video Processing shows you how robust subspace learning and tracking by decomposition into low-rank and sparse matrices provide a suitable framework for computer vision applications. Incorporating both existing and new ideas, the book conveniently gives you one-stop access to a number of different decompositions, algorithms, implementations, and benchmarking techniques.
Divided into five parts, the book begins with an overall introduction to robust principal component analysis (PCA) via decomposition into low-rank and sparse matrices. The second part addresses robust matrix factorization/completion problems while the third part focuses on robust online subspace estimation, learning, and tracking. Covering applications in image and video processing, the fourth part discusses image analysis, image denoising, motion saliency detection, video coding, key frame extraction, and hyperspectral video processing. The final part presents resources and applications in background/foreground separation for video surveillance.
With contributions from leading teams around the world, this handbook provides a complete overview of the concepts, theories, algorithms, and applications related to robust low-rank and sparse matrix decompositions. It is designed for researchers, developers, and graduate students in computer vision, image and video processing, real-time architecture, machine learning, and data mining.
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