Autor Borra, Surekha
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TÃtulo : Advance Compression and Watermarking Technique for Speech Signals Tipo de documento: documento electrónico Autores: Thanki, Rohit, Autor ; Borisagar, Komal, Autor ; Borra, Surekha, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVIII, 69 p. 38 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69069-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal LigüÃstica computacional Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Gestión de base de datos Procesamiento de señales voz e imágenes Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos para la protección de los derechos de autor y la compresión de señales de voz. El primer método introduce la protección de los derechos de autor de la señal de voz mediante marcas de agua; el segundo introduce la compresión de la señal de voz mediante Compressive Sensing (CS). Ambos métodos son probados y analizados. El método de marca de agua de voz utiliza tecnologÃa como la Transformada Ridgelet Finita (FRT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT) y la Descomposición de Valores Singulares (SVD). El rendimiento del método se evalúa y se compara con los métodos de marca de agua existentes. En el método de compresión de voz, se utiliza el proceso estándar de detección de compresión (CS) para comprimir la señal de voz. El rendimiento del método propuesto se evalúa utilizando varias bases de transformación como la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Discreta de Coseno (DCT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT), la Descomposición de Valores Singulares (SVD) y la Transformada Curvelet Discreta Rápida (FDCuT). Nota de contenido: Introduction -- Background Information -- Speech Watermarking Technique using Ridgelet, DWT and SVD -- Speech Compression Technique using CS Theory -- Conclusions -- References. 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 Advance Compression and Watermarking Technique for Speech Signals [documento electrónico] / Thanki, Rohit, Autor ; Borisagar, Komal, Autor ; Borra, Surekha, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVIII, 69 p. 38 ilustraciones, 28 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-69069-8
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Palabras clave: Procesamiento de la señal LigüÃstica computacional Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Gestión de base de datos Procesamiento de señales voz e imágenes Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos para la protección de los derechos de autor y la compresión de señales de voz. El primer método introduce la protección de los derechos de autor de la señal de voz mediante marcas de agua; el segundo introduce la compresión de la señal de voz mediante Compressive Sensing (CS). Ambos métodos son probados y analizados. El método de marca de agua de voz utiliza tecnologÃa como la Transformada Ridgelet Finita (FRT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT) y la Descomposición de Valores Singulares (SVD). El rendimiento del método se evalúa y se compara con los métodos de marca de agua existentes. En el método de compresión de voz, se utiliza el proceso estándar de detección de compresión (CS) para comprimir la señal de voz. El rendimiento del método propuesto se evalúa utilizando varias bases de transformación como la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Discreta de Coseno (DCT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT), la Descomposición de Valores Singulares (SVD) y la Transformada Curvelet Discreta Rápida (FDCuT). Nota de contenido: Introduction -- Background Information -- Speech Watermarking Technique using Ridgelet, DWT and SVD -- Speech Compression Technique using CS Theory -- Conclusions -- References. 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
TÃtulo : Classification in BioApps : Automation of Decision Making Tipo de documento: documento electrónico Autores: Dey, Nilanjan, ; Ashour, Amira S., ; Borra, Surekha, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 447 p. 228 ilustraciones, 123 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-65981-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: IngenierÃa Biomédica Procesamiento de imágenes Visión por computador QuÃmica Farmaceútica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Farmacia Ãndice Dewey: 610.28 Técnicas y procedimientos auxiliares; aparatos. equipo. materiales Resumen: Este libro sobre clasificación en aplicaciones de imágenes biomédicas presenta un trabajo de investigación original y valioso sobre los avances en este campo, que cubre la taxonomÃa de modelos, estándares, algoritmos, aplicaciones y desafÃos tanto supervisados ​​como no supervisados. Además, el libro destaca investigaciones cientÃficas recientes sobre redes neuronales artificiales en aplicaciones biomédicas, abordando los fundamentos de las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y otros clasificadores avanzados, asà como su diseño y optimización. Además de explorar esfuerzos recientes en el dominio multidisciplinario de los sensores, el libro presenta a los lectores definiciones y caracterÃsticas básicas, filtros y procesamiento de señales, sensores biomédicos y automatización de sistemas de biomedición. El público objetivo incluye investigadores y estudiantes de facultades de ingenierÃa y medicina, investigadores e ingenieros de la industria biomédica, médicos y profesionales de la salud. 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 Classification in BioApps : Automation of Decision Making [documento electrónico] / Dey, Nilanjan, ; Ashour, Amira S., ; Borra, Surekha, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 447 p. 228 ilustraciones, 123 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-65981-7
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Palabras clave: IngenierÃa Biomédica Procesamiento de imágenes Visión por computador QuÃmica Farmaceútica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Farmacia Ãndice Dewey: 610.28 Técnicas y procedimientos auxiliares; aparatos. equipo. materiales Resumen: Este libro sobre clasificación en aplicaciones de imágenes biomédicas presenta un trabajo de investigación original y valioso sobre los avances en este campo, que cubre la taxonomÃa de modelos, estándares, algoritmos, aplicaciones y desafÃos tanto supervisados ​​como no supervisados. Además, el libro destaca investigaciones cientÃficas recientes sobre redes neuronales artificiales en aplicaciones biomédicas, abordando los fundamentos de las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y otros clasificadores avanzados, asà como su diseño y optimización. Además de explorar esfuerzos recientes en el dominio multidisciplinario de los sensores, el libro presenta a los lectores definiciones y caracterÃsticas básicas, filtros y procesamiento de señales, sensores biomédicos y automatización de sistemas de biomedición. El público objetivo incluye investigadores y estudiantes de facultades de ingenierÃa y medicina, investigadores e ingenieros de la industria biomédica, médicos y profesionales de la salud. 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
TÃtulo : Medical Imaging and its Security in Telemedicine Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Thanki, Rohit, Autor ; Borra, Surekha, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 57 p. 37 ilustraciones, 9 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93311-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal IngenierÃa Biomédica Informática Médica Visión por computador Protección de datos Identificación biométrica Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Informática de la Salud Seguridad de datos e información BiometrÃa Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta las imágenes médicas, sus requisitos de seguridad y varios mecanismos de seguridad que utilizan enfoques de ocultación de datos. El libro, en particular, proporciona técnicas de ocultación de datos médicos utilizando varias transformaciones de imágenes avanzadas y métodos de cifrado. El libro se centra en dos tipos de técnicas de ocultación de datos: esteganografÃa y marcas de agua para imágenes médicas. Los autores muestran cómo se utilizan estas técnicas para la verificación de seguridad e integridad de imágenes médicas y cómo se diseñan para varios tipos de imágenes médicas, como imágenes en escala de grises e imágenes en color. La implementación de técnicas se realiza utilizando transformada de coseno discreta (DCT), transformada wavelet discreta (DWT), descomposición en valores singulares (SVD), DWT redundante (RDWT), transformada curvelet discreta rápida (FDCuT), transformada ridgelet finita (FRT) y no -transformación de contorno submuestreada (NSCT). Los resultados de estas técnicas también se demuestran después de la descripción de cada técnica. Finalmente, se proporcionan algunas lÃneas de investigación futuras para la seguridad de las imágenes médicas en aplicaciones de telemedicina. Nota de contenido: Chapter 1.Introduction -- Chapter 2. Technical Information -- Chapter 3. Data Hiding Techniques for Security of Medical Images -- Chapter 4. Data Hiding Techniques for Integrity Verification of Medical Images -- Chapter 5.Conclusions. 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 Medical Imaging and its Security in Telemedicine Applications [documento electrónico] / Thanki, Rohit, Autor ; Borra, Surekha, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 57 p. 37 ilustraciones, 9 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-93311-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de la señal IngenierÃa Biomédica Informática Médica Visión por computador Protección de datos Identificación biométrica Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Informática de la Salud Seguridad de datos e información BiometrÃa Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta las imágenes médicas, sus requisitos de seguridad y varios mecanismos de seguridad que utilizan enfoques de ocultación de datos. El libro, en particular, proporciona técnicas de ocultación de datos médicos utilizando varias transformaciones de imágenes avanzadas y métodos de cifrado. El libro se centra en dos tipos de técnicas de ocultación de datos: esteganografÃa y marcas de agua para imágenes médicas. Los autores muestran cómo se utilizan estas técnicas para la verificación de seguridad e integridad de imágenes médicas y cómo se diseñan para varios tipos de imágenes médicas, como imágenes en escala de grises e imágenes en color. La implementación de técnicas se realiza utilizando transformada de coseno discreta (DCT), transformada wavelet discreta (DWT), descomposición en valores singulares (SVD), DWT redundante (RDWT), transformada curvelet discreta rápida (FDCuT), transformada ridgelet finita (FRT) y no -transformación de contorno submuestreada (NSCT). Los resultados de estas técnicas también se demuestran después de la descripción de cada técnica. Finalmente, se proporcionan algunas lÃneas de investigación futuras para la seguridad de las imágenes médicas en aplicaciones de telemedicina. Nota de contenido: Chapter 1.Introduction -- Chapter 2. Technical Information -- Chapter 3. Data Hiding Techniques for Security of Medical Images -- Chapter 4. Data Hiding Techniques for Integrity Verification of Medical Images -- Chapter 5.Conclusions. 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
TÃtulo : Satellite Image Analysis: Clustering and Classification Tipo de documento: documento electrónico Autores: Borra, Surekha, Autor ; Thanki, Rohit, Autor ; Dey, Nilanjan, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVI, 97 p. 53 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1364242-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal Telecomunicación Visión por computador Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa en Comunicaciones Redes Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Gracias a los recientes avances en sensores, comunicación y tecnologÃa satelital, las capacidades de almacenamiento, procesamiento y creación de redes de datos, la adquisición de imágenes satelitales y la minerÃa están en aumento. A su vez, las imágenes de satélite desempeñan un papel vital a la hora de proporcionar información geográfica esencial. Los sistemas de clasificación automática y apoyo a las decisiones de alta precisión pueden facilitar los esfuerzos de los analistas de datos, reducir el error humano y permitir el análisis rápido y riguroso de la información sobre el uso y la cobertura del suelo. La integración de la tecnologÃa de aprendizaje automático (ML) con la psicometrÃa visual humana puede ayudar a satisfacer las demandas de los geólogos de una clasificación más eficiente y de mayor calidad en tiempo real. Este libro presenta a los lectores conceptos, métodos y modelos clave para el análisis de imágenes satelitales; destaca técnicas de clasificación y agrupamiento de última generación; analiza los acontecimientos recientes y los desafÃos pendientes; y aborda diversas aplicaciones, lo que lo convierte en un activo valioso para ingenieros, analistas de datos e investigadores en los campos de los sistemas de información geográfica y la ingenierÃa de teledetección. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Image Pre-processing Techniques -- Satellite Image Clustering -- Satellite Image Classification -- Applied Examples -- Conclusion. 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 Satellite Image Analysis: Clustering and Classification [documento electrónico] / Borra, Surekha, Autor ; Thanki, Rohit, Autor ; Dey, Nilanjan, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XVI, 97 p. 53 ilustraciones, 22 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1364242--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de la señal Telecomunicación Visión por computador Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa en Comunicaciones Redes Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Gracias a los recientes avances en sensores, comunicación y tecnologÃa satelital, las capacidades de almacenamiento, procesamiento y creación de redes de datos, la adquisición de imágenes satelitales y la minerÃa están en aumento. A su vez, las imágenes de satélite desempeñan un papel vital a la hora de proporcionar información geográfica esencial. Los sistemas de clasificación automática y apoyo a las decisiones de alta precisión pueden facilitar los esfuerzos de los analistas de datos, reducir el error humano y permitir el análisis rápido y riguroso de la información sobre el uso y la cobertura del suelo. La integración de la tecnologÃa de aprendizaje automático (ML) con la psicometrÃa visual humana puede ayudar a satisfacer las demandas de los geólogos de una clasificación más eficiente y de mayor calidad en tiempo real. Este libro presenta a los lectores conceptos, métodos y modelos clave para el análisis de imágenes satelitales; destaca técnicas de clasificación y agrupamiento de última generación; analiza los acontecimientos recientes y los desafÃos pendientes; y aborda diversas aplicaciones, lo que lo convierte en un activo valioso para ingenieros, analistas de datos e investigadores en los campos de los sistemas de información geográfica y la ingenierÃa de teledetección. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Image Pre-processing Techniques -- Satellite Image Clustering -- Satellite Image Classification -- Applied Examples -- Conclusion. 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

