| TÃtulo : |
PSIVT 2019 International Workshops, Sydney, NSW, Australia, November 18–22, 2019, Revised Selected Papers |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Dabrowski, Joel Janek, ; Rahman, Ashfaqur, ; Paul, Manoranjan, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XII, 207 p. 106 ilustraciones, 90 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-39770-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Inteligencia artificial Redes de comunicación informática Application software Red informática Visión por computador |
| Ãndice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de cuatro talleres internacionales celebrados en el marco del 9.º Simposio de TecnologÃa de Imagen y VÃdeo de la Cuenca del PacÃfico, PSIVT 2019, en Sydney, Nueva Gales del Sur, Australia, en noviembre de 2019: Vision-Tech: Taller sobre DesafÃos, TecnologÃa y Soluciones en las Ãreas de Visión por Computador; Taller sobre sensores electroópticos pasivos y activos para imágenes aéreas y espaciales; Taller sobre Técnicas de Aprendizaje Profundo y Procesamiento de Imágenes Médicas; y Taller sobre Aprendizaje Profundo para Análisis de VÃdeo e Imágenes. Los 16 artÃculos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente seleccionados entre 26 presentaciones. Los artÃculos cubren toda la gama de investigaciones de vanguardia en tecnologÃa de imagen y vÃdeo con temas que van desde áreas bien establecidas hasta nuevas tendencias actuales. |
| Nota de contenido: |
Rain Streak Removal with Well-Recovered Moving Objects From Video Sequences Using Photometric Correlation -- Face Analysis: State of the Art and Ethical Challenges -- Location Analysis Based Waiting Time Optimization -- In-Orbit Geometric Calibration of Firebird's Infrared Line Cameras -- Evaluation of Structures and Methods for Resolution Determination of Remote Sensing Sensors -- 3D Image Reconstruction from Multi-focus Microscopic Images -- Block-Wise Authentication and Recovery Scheme for Medical Images Focusing on Content Complexity -- GAN-based Method for Synthesizing Multi-Focus Cell Images -- Improving Image-Based Localization with Deep Learning: The Impact of the Loss Function -- Face-based Age and Gender Classification using Deep Learning Model -- SO-Net: Joint Semantic Segmentation and Obstacle Detection using Deep Fusion of Monocular Camera and Radar -- Deep Forest Approach for Facial Expression Recognition -- Weed Density Estimation Using Semantic Segmentation -- Detecting Global Exam Events in Invigilation Videos using 3D CNN -- Spatial Hierarchical Analysis Deep Neural Network for RGBD Object Recognition -- Reading Digital Video Clocks by Two Phases of Connected Deep Networks. |
| En lÃnea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
PSIVT 2019 International Workshops, Sydney, NSW, Australia, November 18–22, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Dabrowski, Joel Janek, ; Rahman, Ashfaqur, ; Paul, Manoranjan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 207 p. 106 ilustraciones, 90 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-39770-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Inteligencia artificial Redes de comunicación informática Application software Red informática Visión por computador |
| Ãndice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, de cuatro talleres internacionales celebrados en el marco del 9.º Simposio de TecnologÃa de Imagen y VÃdeo de la Cuenca del PacÃfico, PSIVT 2019, en Sydney, Nueva Gales del Sur, Australia, en noviembre de 2019: Vision-Tech: Taller sobre DesafÃos, TecnologÃa y Soluciones en las Ãreas de Visión por Computador; Taller sobre sensores electroópticos pasivos y activos para imágenes aéreas y espaciales; Taller sobre Técnicas de Aprendizaje Profundo y Procesamiento de Imágenes Médicas; y Taller sobre Aprendizaje Profundo para Análisis de VÃdeo e Imágenes. Los 16 artÃculos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente seleccionados entre 26 presentaciones. Los artÃculos cubren toda la gama de investigaciones de vanguardia en tecnologÃa de imagen y vÃdeo con temas que van desde áreas bien establecidas hasta nuevas tendencias actuales. |
| Nota de contenido: |
Rain Streak Removal with Well-Recovered Moving Objects From Video Sequences Using Photometric Correlation -- Face Analysis: State of the Art and Ethical Challenges -- Location Analysis Based Waiting Time Optimization -- In-Orbit Geometric Calibration of Firebird's Infrared Line Cameras -- Evaluation of Structures and Methods for Resolution Determination of Remote Sensing Sensors -- 3D Image Reconstruction from Multi-focus Microscopic Images -- Block-Wise Authentication and Recovery Scheme for Medical Images Focusing on Content Complexity -- GAN-based Method for Synthesizing Multi-Focus Cell Images -- Improving Image-Based Localization with Deep Learning: The Impact of the Loss Function -- Face-based Age and Gender Classification using Deep Learning Model -- SO-Net: Joint Semantic Segmentation and Obstacle Detection using Deep Fusion of Monocular Camera and Radar -- Deep Forest Approach for Facial Expression Recognition -- Weed Density Estimation Using Semantic Segmentation -- Detecting Global Exam Events in Invigilation Videos using 3D CNN -- Spatial Hierarchical Analysis Deep Neural Network for RGBD Object Recognition -- Reading Digital Video Clocks by Two Phases of Connected Deep Networks. |
| En lÃnea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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