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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part I / Lu, Huchuan ; Tang, Huajin ; Wang, Zhanshan
TÃtulo : 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lu, Huchuan, ; Tang, Huajin, ; Wang, Zhanshan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXII, 483 p. 198 ilustraciones, 133 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-22796-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Análisis numérico Procesamiento de datos Informática Algoritmos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11554 y 11555 constituye las actas arbitradas del 16.º Simposio Internacional sobre Redes Neuronales, ISNN 2019, celebrado en Moscú, Rusia, en julio de 2019. Los 111 artÃculos presentados en los dos volúmenes fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: Sistema de aprendizaje, Modelo gráfico y Aprendizaje adversario; Análisis de series temporales, predicción dinámica y estimación incierta; Optimización de modelos, aprendizaje bayesiano y agrupación; TeorÃa de Juegos, Análisis de Estabilidad y Método de Control; Procesamiento de Señales, Aplicación Industrial y Generación de Datos; Reconocimiento de imágenes, comprensión de escenas y análisis de vÃdeo; Bioseñal, IngenierÃa Biomédica y Hardware. . Nota de contenido: Learning System, Graph Model, and Adversarial Learning -- Time Series Analysis, Dynamic Prediction, and Uncertain Estimation -- Model Optimization, Bayesian Learning, and Clustering -- Game Theory, Stability Analysis, and Control Method -- Signal Processing, Industrial Application, and Data Generation -- Image Recognition, Scene Understanding, and Video Analysis -- Bio-signal, Biomedical Engineering, and Hardware. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Lu, Huchuan, ; Tang, Huajin, ; Wang, Zhanshan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXII, 483 p. 198 ilustraciones, 133 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-22796-8
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Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Análisis numérico Procesamiento de datos Informática Algoritmos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11554 y 11555 constituye las actas arbitradas del 16.º Simposio Internacional sobre Redes Neuronales, ISNN 2019, celebrado en Moscú, Rusia, en julio de 2019. Los 111 artÃculos presentados en los dos volúmenes fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: Sistema de aprendizaje, Modelo gráfico y Aprendizaje adversario; Análisis de series temporales, predicción dinámica y estimación incierta; Optimización de modelos, aprendizaje bayesiano y agrupación; TeorÃa de Juegos, Análisis de Estabilidad y Método de Control; Procesamiento de Señales, Aplicación Industrial y Generación de Datos; Reconocimiento de imágenes, comprensión de escenas y análisis de vÃdeo; Bioseñal, IngenierÃa Biomédica y Hardware. . Nota de contenido: Learning System, Graph Model, and Adversarial Learning -- Time Series Analysis, Dynamic Prediction, and Uncertain Estimation -- Model Optimization, Bayesian Learning, and Clustering -- Game Theory, Stability Analysis, and Control Method -- Signal Processing, Industrial Application, and Data Generation -- Image Recognition, Scene Understanding, and Video Analysis -- Bio-signal, Biomedical Engineering, and Hardware. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lu, Huchuan, ; Tang, Huajin, ; Wang, Zhanshan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXI, 615 p. 322 ilustraciones, 201 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-22808-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Análisis numérico Procesamiento de datos Informática Algoritmos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11554 y 11555 constituye las actas arbitradas del 16.º Simposio Internacional sobre Redes Neuronales, ISNN 2019, celebrado en Moscú, Rusia, en julio de 2019. Los 111 artÃculos presentados en los dos volúmenes fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: Sistema de aprendizaje, Modelo gráfico y Aprendizaje adversario; Análisis de series temporales, predicción dinámica y estimación incierta; Optimización de modelos, aprendizaje bayesiano y agrupación; TeorÃa de Juegos, Análisis de Estabilidad y Método de Control; Procesamiento de Señales, Aplicación Industrial y Generación de Datos; Reconocimiento de imágenes, comprensión de escenas y análisis de vÃdeo; Bioseñal, IngenierÃa Biomédica y Hardware. . Nota de contenido: Learning System, Graph Model, and Adversarial Learning -- Time Series Analysis, Dynamic Prediction, and Uncertain Estimation -- Model Optimization, Bayesian Learning, and Clustering -- Game Theory, Stability Analysis, and Control Method -- Signal Processing, Industrial Application, and Data Generation -- Image Recognition, Scene Understanding, and Video Analysis -- Bio-signal, Biomedical Engineering, and Hardware. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Lu, Huchuan, ; Tang, Huajin, ; Wang, Zhanshan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXI, 615 p. 322 ilustraciones, 201 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-22808-8
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Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Análisis numérico Procesamiento de datos Informática Algoritmos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11554 y 11555 constituye las actas arbitradas del 16.º Simposio Internacional sobre Redes Neuronales, ISNN 2019, celebrado en Moscú, Rusia, en julio de 2019. Los 111 artÃculos presentados en los dos volúmenes fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: Sistema de aprendizaje, Modelo gráfico y Aprendizaje adversario; Análisis de series temporales, predicción dinámica y estimación incierta; Optimización de modelos, aprendizaje bayesiano y agrupación; TeorÃa de Juegos, Análisis de Estabilidad y Método de Control; Procesamiento de Señales, Aplicación Industrial y Generación de Datos; Reconocimiento de imágenes, comprensión de escenas y análisis de vÃdeo; Bioseñal, IngenierÃa Biomédica y Hardware. . Nota de contenido: Learning System, Graph Model, and Adversarial Learning -- Time Series Analysis, Dynamic Prediction, and Uncertain Estimation -- Model Optimization, Bayesian Learning, and Clustering -- Game Theory, Stability Analysis, and Control Method -- Signal Processing, Industrial Application, and Data Generation -- Image Recognition, Scene Understanding, and Video Analysis -- Bio-signal, Biomedical Engineering, and Hardware. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Intelligence Science and Big Data Engineering : 7th International Conference, IScIDE 2017, Dalian, China, September 22-23, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sun, Yi, ; Lu, Huchuan, ; Zhang, Lihe, ; Yang, Jian, ; Huang, Hua, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVI, 689 p. 234 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67777-4 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 multimedia MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Sistemas de información multimedia Inteligencia artificial InfografÃa Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de datos Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la Séptima Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2017, celebrada en Dalian, China, en septiembre de 2017. Los 48 artÃculos completos y 14 artÃculos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 121 presentaciones. Se ocupan de la estadÃstica y el aprendizaje; redes neuronales profundas; rostros y personas; objetos; clasificación y agrupamiento; imágenes; procesamiento de señales biomédicas; y recomendación. Nota de contenido: Statistics and learning -- Deep neural networks -- Faces and people -- Objects -- Classification and clustering -- Imaging -- Biomedical signal processing -- Recommendation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Intelligence Science and Big Data Engineering : 7th International Conference, IScIDE 2017, Dalian, China, September 22-23, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Sun, Yi, ; Lu, Huchuan, ; Zhang, Lihe, ; Yang, Jian, ; Huang, Hua, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 689 p. 234 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67777-4
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Palabras clave: Sistemas multimedia MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Sistemas de información multimedia Inteligencia artificial InfografÃa Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de datos Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la Séptima Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2017, celebrada en Dalian, China, en septiembre de 2017. Los 48 artÃculos completos y 14 artÃculos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 121 presentaciones. Se ocupan de la estadÃstica y el aprendizaje; redes neuronales profundas; rostros y personas; objetos; clasificación y agrupamiento; imágenes; procesamiento de señales biomédicas; y recomendación. Nota de contenido: Statistics and learning -- Deep neural networks -- Faces and people -- Objects -- Classification and clustering -- Imaging -- Biomedical signal processing -- Recommendation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Online Visual Tracking Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lu, Huchuan, ; Wang, Dong, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 128 p. 115 ilustraciones, 44 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1304699-- 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 Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: Resumen: Este libro presenta el estado del arte en el seguimiento visual en lÃnea, incluidas las motivaciones, los algoritmos prácticos y las evaluaciones experimentales. El seguimiento visual sigue siendo un área de investigación muy activa en visión por computadora y el rendimiento en escenarios complejos ha mejorado sustancialmente, impulsado por la gran demanda en relación con aplicaciones del mundo real y los recientes avances en el aprendizaje automático. En las últimas dos décadas se ha propuesto en la literatura una gran variedad de nuevos algoritmos, con éxito desigual. Los capÃtulos 1 a 6 presentan a los lectores los métodos de seguimiento basados ​​en algoritmos de aprendizaje en lÃnea, incluida la representación dispersa, el aprendizaje de diccionarios, los códigos hash, el modelo local y la fusión de modelos. En el CapÃtulo 7, el seguimiento visual se formula como un problema de segmentación de primer plano/fondo y se presentan métodos de seguimiento basados ​​en superpÃxeles y redes profundas de un extremo a otro. A su vez, los CapÃtulos 8 y 9 presentan los métodos de seguimiento de vanguardia basados ​​en filtros de correlación y aprendizaje profundo. El capÃtulo 10 resume el libro y señala posibles direcciones de investigación futuras para el seguimiento visual. El libro es autónomo y adecuado para todos los investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en los campos de la visión por computadora, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Ayudará a estos lectores a comprender los conocimientos proporcionados por la investigación de vanguardia y a beneficiarse de las técnicas prácticas disponibles para diseñar algoritmos de seguimiento visual eficaces. Además, los códigos fuente o los resultados de la mayorÃa de los algoritmos del libro se proporcionan en el sitio web adjunto. Nota de contenido: 1. Introduction to visual tracking -- 2. Visual Tracking based on Sparse Representation -- 3. Visual Tracking based on Local Model -- 4. Visual Tracking based on Model Fusion -- 5. Tracking by Segmentation -- 6. Correlation Tracking -- 7. Visual Tracking based on Deep Learning -- 8. Conclusions and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Online Visual Tracking [documento electrónico] / Lu, Huchuan, ; Wang, Dong, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - X, 128 p. 115 ilustraciones, 44 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1304699--
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 Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: Resumen: Este libro presenta el estado del arte en el seguimiento visual en lÃnea, incluidas las motivaciones, los algoritmos prácticos y las evaluaciones experimentales. El seguimiento visual sigue siendo un área de investigación muy activa en visión por computadora y el rendimiento en escenarios complejos ha mejorado sustancialmente, impulsado por la gran demanda en relación con aplicaciones del mundo real y los recientes avances en el aprendizaje automático. En las últimas dos décadas se ha propuesto en la literatura una gran variedad de nuevos algoritmos, con éxito desigual. Los capÃtulos 1 a 6 presentan a los lectores los métodos de seguimiento basados ​​en algoritmos de aprendizaje en lÃnea, incluida la representación dispersa, el aprendizaje de diccionarios, los códigos hash, el modelo local y la fusión de modelos. En el CapÃtulo 7, el seguimiento visual se formula como un problema de segmentación de primer plano/fondo y se presentan métodos de seguimiento basados ​​en superpÃxeles y redes profundas de un extremo a otro. A su vez, los CapÃtulos 8 y 9 presentan los métodos de seguimiento de vanguardia basados ​​en filtros de correlación y aprendizaje profundo. El capÃtulo 10 resume el libro y señala posibles direcciones de investigación futuras para el seguimiento visual. El libro es autónomo y adecuado para todos los investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en los campos de la visión por computadora, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Ayudará a estos lectores a comprender los conocimientos proporcionados por la investigación de vanguardia y a beneficiarse de las técnicas prácticas disponibles para diseñar algoritmos de seguimiento visual eficaces. Además, los códigos fuente o los resultados de la mayorÃa de los algoritmos del libro se proporcionan en el sitio web adjunto. Nota de contenido: 1. Introduction to visual tracking -- 2. Visual Tracking based on Sparse Representation -- 3. Visual Tracking based on Local Model -- 4. Visual Tracking based on Model Fusion -- 5. Tracking by Segmentation -- 6. Correlation Tracking -- 7. Visual Tracking based on Deep Learning -- 8. Conclusions and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Third Chinese Conference, PRCV 2020, Nanjing, China, October 16–18, 2020, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Peng, Yuxin, ; Liu, Qingshan, ; Lu, Huchuan, ; Sun, Zhenan, ; Liu, Chenglin, ; Chen, Xilin, ; Zha, Hongbin, ; Yang, Jian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXVI, 765 p. 680 ilustraciones, 319 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60633-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento IngenierÃa Informática y Redes Redes de comunicación informática Visión por computador Computadoras y Educación Red informática Aprendizaje automático Educación Procesamiento de datos Ciencias sociales IngenierÃa Informática Clasificación: Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 12305, 12306 y 12307 constituye las actas arbitradas de la Tercera Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2020, celebrada virtualmente en Nanjing, China, en octubre de 2020. Los 158 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 402 presentaciones. Los artÃculos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Visión por Computadora y Aplicación, Parte II: Reconocimiento de Patrones y Aplicación, Parte III: Aprendizaje Automático. Nota de contenido: Computing methodologies -- Machine learning -- Machine learning approaches -- Neural networks -- Biometrics Tracking -- Image segmentation -- Video segmentation -- Object detection -- Object recognition -- Computer vision -- Artificial intelligence -- Machine learning algorithms. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Third Chinese Conference, PRCV 2020, Nanjing, China, October 16–18, 2020, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Peng, Yuxin, ; Liu, Qingshan, ; Lu, Huchuan, ; Sun, Zhenan, ; Liu, Chenglin, ; Chen, Xilin, ; Zha, Hongbin, ; Yang, Jian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXVI, 765 p. 680 ilustraciones, 319 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60633-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento IngenierÃa Informática y Redes Redes de comunicación informática Visión por computador Computadoras y Educación Red informática Aprendizaje automático Educación Procesamiento de datos Ciencias sociales IngenierÃa Informática Clasificación: Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 12305, 12306 y 12307 constituye las actas arbitradas de la Tercera Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2020, celebrada virtualmente en Nanjing, China, en octubre de 2020. Los 158 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 402 presentaciones. Los artÃculos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Visión por Computadora y Aplicación, Parte II: Reconocimiento de Patrones y Aplicación, Parte III: Aprendizaje Automático. Nota de contenido: Computing methodologies -- Machine learning -- Machine learning approaches -- Neural networks -- Biometrics Tracking -- Image segmentation -- Video segmentation -- Object detection -- Object recognition -- Computer vision -- Artificial intelligence -- Machine learning algorithms. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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