Facial Kinship Verification / Yan, Haibin  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Facial Kinship Verification : A Machine Learning Approach Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Haibin, Autor ; Lu, Jiwen, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 82 p. 33 ilustraciones, 29 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-4484-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador  Sistemas de reconocimiento de patrones  Identificación biométrica  Reconocimiento de patrones automatizado  Biometría Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro proporciona el primer estudio sistemático de la verificación del parentesco facial, un nuevo tema de investigación en biometría. Presenta tres aspectos clave de la verificación de parentesco facial: 1) aprendizaje de características para la verificación de parentesco, 2) aprendizaje métrico para la verificación de parentesco y 3) verificación de parentesco basada en video, y revisa los hallazgos de investigaciones más recientes sobre la verificación de parentesco facial. . Muchos de los métodos de aprendizaje de características y métricas presentados en este libro también se pueden aplicar fácilmente a otras tareas de análisis facial, por ejemplo, reconocimiento facial, reconocimiento de expresiones faciales, estimación de la edad facial y clasificación de género. Además, es un recurso valioso para los investigadores que trabajan en otros temas de visión por computadora y reconocimiento de patrones, como el análisis visual basado en el aprendizaje de características y el aprendizaje métrico. Nota de contenido: 1. Introduction to Facial Kinship Verification -- 2. Feature Learning for Facial Kinship Verification -- 3. Metric Learning for Facial Kinship Verification -- 4. Video-Based Facial Kinship Verification -- 5. Conclusions and Future Work. En línea: 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 Facial Kinship Verification : A Machine Learning Approach [documento electrónico] / Yan, Haibin, Autor ; Lu, Jiwen, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - X, 82 p. 33 ilustraciones, 29 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-4484-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador  Sistemas de reconocimiento de patrones  Identificación biométrica  Reconocimiento de patrones automatizado  Biometría Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro proporciona el primer estudio sistemático de la verificación del parentesco facial, un nuevo tema de investigación en biometría. Presenta tres aspectos clave de la verificación de parentesco facial: 1) aprendizaje de características para la verificación de parentesco, 2) aprendizaje métrico para la verificación de parentesco y 3) verificación de parentesco basada en video, y revisa los hallazgos de investigaciones más recientes sobre la verificación de parentesco facial. . Muchos de los métodos de aprendizaje de características y métricas presentados en este libro también se pueden aplicar fácilmente a otras tareas de análisis facial, por ejemplo, reconocimiento facial, reconocimiento de expresiones faciales, estimación de la edad facial y clasificación de género. Además, es un recurso valioso para los investigadores que trabajan en otros temas de visión por computadora y reconocimiento de patrones, como el análisis visual basado en el aprendizaje de características y el aprendizaje métrico. Nota de contenido: 1. Introduction to Facial Kinship Verification -- 2. Feature Learning for Facial Kinship Verification -- 3. Metric Learning for Facial Kinship Verification -- 4. Video-Based Facial Kinship Verification -- 5. Conclusions and Future Work. En línea: 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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