| TÃtulo : |
Visual Pattern Discovery and Recognition |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Wang, Hongxing, ; Weng, Chaoqun, ; Yuan, Junsong, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasia] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
X, 87 p. 33 ilustraciones, 9 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-10-4840-1 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Clasificación: |
006.4 |
| Resumen: |
Este libro presenta un estudio sistemático del descubrimiento de patrones visuales, desde enfoques no supervisados ​​hasta semi-supervisados, y desde el tratamiento de una sola caracterÃstica hasta múltiples tipos de caracterÃsticas. Además, analiza las aplicaciones potenciales del descubrimiento de patrones visuales para el análisis de datos visuales, incluida la búsqueda visual y el reconocimiento de objetos y escenas. Está pensado como un libro de referencia para estudiantes universitarios o de posgrado avanzados interesados ​​en el análisis de datos visuales, permitiéndoles acceder rápidamente al mundo de la investigación y adquirir una metodologÃa sistemática en lugar de unas pocas técnicas aisladas para analizar datos visuales con grandes variaciones. También resulta inspirador para los investigadores que trabajan en los campos de la visión por computadora y el reconocimiento de patrones. SerÃa útil para los lectores tener conocimientos básicos de álgebra lineal, visión por computadora y reconocimiento de patrones. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Context-Aware Discovery of Visual Co-occurrence Patterns -- 3. Hierarchical Sparse Coding for Visual Co-occurrence Discovery -- 4. Feature Co-occurrence for Visual Labeling -- 5. Visual Clustering with Minimax Feature Fusion -- 6. Conclusion. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This book presents a systematic study of visual pattern discovery, from unsupervised to semi-supervised manner approaches, and from dealing with a single feature to multiple types of features. Furthermore, it discusses the potential applications of discovering visual patterns for visual data analytics, including visual search, object and scene recognition. It is intended as a reference book for advanced undergraduates or postgraduate students who are interested in visual data analytics, enabling them to quickly access the research world and acquire a systematic methodology rather than a few isolated techniques to analyze visual data with large variations. It is also inspiring for researchers working in computer vision and pattern recognition fields. Basic knowledge of linear algebra, computer vision and pattern recognition would be helpful to readers. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Visual Pattern Discovery and Recognition [documento electrónico] / Wang, Hongxing, ; Weng, Chaoqun, ; Yuan, Junsong, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2017 . - X, 87 p. 33 ilustraciones, 9 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-4840-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Clasificación: |
006.4 |
| Resumen: |
Este libro presenta un estudio sistemático del descubrimiento de patrones visuales, desde enfoques no supervisados ​​hasta semi-supervisados, y desde el tratamiento de una sola caracterÃstica hasta múltiples tipos de caracterÃsticas. Además, analiza las aplicaciones potenciales del descubrimiento de patrones visuales para el análisis de datos visuales, incluida la búsqueda visual y el reconocimiento de objetos y escenas. Está pensado como un libro de referencia para estudiantes universitarios o de posgrado avanzados interesados ​​en el análisis de datos visuales, permitiéndoles acceder rápidamente al mundo de la investigación y adquirir una metodologÃa sistemática en lugar de unas pocas técnicas aisladas para analizar datos visuales con grandes variaciones. También resulta inspirador para los investigadores que trabajan en los campos de la visión por computadora y el reconocimiento de patrones. SerÃa útil para los lectores tener conocimientos básicos de álgebra lineal, visión por computadora y reconocimiento de patrones. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Context-Aware Discovery of Visual Co-occurrence Patterns -- 3. Hierarchical Sparse Coding for Visual Co-occurrence Discovery -- 4. Feature Co-occurrence for Visual Labeling -- 5. Visual Clustering with Minimax Feature Fusion -- 6. Conclusion. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This book presents a systematic study of visual pattern discovery, from unsupervised to semi-supervised manner approaches, and from dealing with a single feature to multiple types of features. Furthermore, it discusses the potential applications of discovering visual patterns for visual data analytics, including visual search, object and scene recognition. It is intended as a reference book for advanced undergraduates or postgraduate students who are interested in visual data analytics, enabling them to quickly access the research world and acquire a systematic methodology rather than a few isolated techniques to analyze visual data with large variations. It is also inspiring for researchers working in computer vision and pattern recognition fields. Basic knowledge of linear algebra, computer vision and pattern recognition would be helpful to readers. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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