A Stochastic Grammar of Images by Zhu, Song-Chun; Mumford, David;

Sorozatcím: Foundations and Trends? in Computer Graphics and Vision; 7;

8% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár GBP 75.00
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

35 831 Ft (34 125 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 8% (cc. 2 866 Ft off)
Kedvezményes ár 32 965 Ft (31 395 Ft + 5% áfa)

35 831 Ft

Beszerezhetőség

Bizonytalan a beszerezhetőség. Érdemes még egyszer keresni szerzővel és címmel. Ha nem talál másik, kapható kiadást, forduljon ügyfélszolgálatunkhoz!

A termék adatai:

Kiadó Now Publishers
Megjelenés dátuma 2007. augusztus 18.
Kötetek száma Paperback

ISBN 9781601980601
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem120 oldal
Méret 234x156x6 mm
Súly 181 g
Nyelv angol

Kategóriák

Mesterséges intelligencia További könyvek a számítástechnika területén

Rövid leírás:

Provides a foundational review and perspective of grammatical approaches to computer vision. In its quest for a stochastic and context sensitive grammar of images, this book is intended to serve as a unified frame-work of representation, learning, and recognition for a large number of object categories.

Több

Hosszú leírás:

A Stochastic Grammar of Images is the first book to provide a foundational review and perspective of grammatical approaches to computer vision. In its quest for a stochastic and context sensitive grammar of images, it is intended to serve as a unified frame-work of representation, learning, and recognition for a large number of object categories. It starts out by addressing the historic trends in the area and overviewing the main concepts: such as the and-or graph, the parse graph, the dictionary and goes on to learning issues, semantic gaps between symbols and pixels, dataset for learning and algorithms.

The proposal grammar presented integrates three prominent representations in the literature: stochastic grammars for composition, Markov (or graphical) models for contexts, and sparse coding with primitives (wavelets). It also combines the structure-based and appearance based methods in the vision literature. At the end of the review, three case studies are presented to illustrate the proposed grammar.

A Stochastic Grammar of Images is an important contribution to the literature on structured statistical models in computer vision.

Több

Mostanában megtekintett