Autor Yan, Wei Qi
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Título : 5th Asian Conference, ACPR 2019, Auckland, New Zealand, November 26–29, 2019, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Palaiahnakote, Shivakumara, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Wang, Liang, ; Yan, Wei Qi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXV, 931 p. 427 ilustraciones, 360 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-41404-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación Ingeniería Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Visión Redes de comunicación informática Educación Ingeniería Informática Visión por computador Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas de la Quinta Conferencia Asiática sobre ACPR 2019, celebrada en Auckland, Nueva Zelanda, en noviembre de 2019. Los 9 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vídeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalías; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometría; aprendizaje adversario y redes; fotografía computacional; teoría y optimización del aprendizaje; aplicaciones, médicas y robótica; visión por computadora y visión de robots; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento multimedia y de señales; e interacción. Nota de contenido: Classification, Action and Video and Motion -- Object Detection and Anomaly Detection -- Segmentation, Grouping and Shape -- Face and Body and Biometrics -- Adversarial Learning and Networks -- Computational Photography -- Learning Theory and Optimization -- Applications, Medical and Robotics -- Computer Vision and Robot Vision. 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 5th Asian Conference, ACPR 2019, Auckland, New Zealand, November 26–29, 2019, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Palaiahnakote, Shivakumara, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Wang, Liang, ; Yan, Wei Qi, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXV, 931 p. 427 ilustraciones, 360 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-41404-7
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Palabras clave: Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación Ingeniería Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Visión Redes de comunicación informática Educación Ingeniería Informática Visión por computador Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas de la Quinta Conferencia Asiática sobre ACPR 2019, celebrada en Auckland, Nueva Zelanda, en noviembre de 2019. Los 9 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vídeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalías; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometría; aprendizaje adversario y redes; fotografía computacional; teoría y optimización del aprendizaje; aplicaciones, médicas y robótica; visión por computadora y visión de robots; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento multimedia y de señales; e interacción. Nota de contenido: Classification, Action and Video and Motion -- Object Detection and Anomaly Detection -- Segmentation, Grouping and Shape -- Face and Body and Biometrics -- Adversarial Learning and Networks -- Computational Photography -- Learning Theory and Optimization -- Applications, Medical and Robotics -- Computer Vision and Robot Vision. 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
Título : 5th Asian Conference, ACPR 2019, Auckland, New Zealand, November 26–29, 2019, Revised Selected Papers, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Palaiahnakote, Shivakumara, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Wang, Liang, ; Yan, Wei Qi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXV, 767 p. 352 ilustraciones, 292 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-41299-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de imágenes Visión por computador Reconocimiento de patrones automatizado Visión Entornos informáticos Ordenador Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas de la Quinta Conferencia Asiática sobre ACPR 2019, celebrada en Auckland, Nueva Zelanda, en noviembre de 2019. Los 9 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vídeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalías; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometría; aprendizaje adversario y redes; fotografía computacional; teoría y optimización del aprendizaje; aplicaciones, médicas y robótica; visión por computadora y visión de robots; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento e interacción multimedia y de señales. 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 5th Asian Conference, ACPR 2019, Auckland, New Zealand, November 26–29, 2019, Revised Selected Papers, Part II [documento electrónico] / Palaiahnakote, Shivakumara, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Wang, Liang, ; Yan, Wei Qi, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXV, 767 p. 352 ilustraciones, 292 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-41299-9
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Palabras clave: Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de imágenes Visión por computador Reconocimiento de patrones automatizado Visión Entornos informáticos Ordenador Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas de la Quinta Conferencia Asiática sobre ACPR 2019, celebrada en Auckland, Nueva Zelanda, en noviembre de 2019. Los 9 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vídeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalías; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometría; aprendizaje adversario y redes; fotografía computacional; teoría y optimización del aprendizaje; aplicaciones, médicas y robótica; visión por computadora y visión de robots; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento e interacción multimedia y de señales. 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
Título : Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Wei Qi, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 134 p. 23 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-61081-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Aprendizaje automático Informática Inteligencia artificial Redes neuronales (Informática) Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Matemáticas de la Computación Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 6 Resumen: Al integrar conceptos de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y redes neuronales artificiales, este libro de texto único presenta el contenido progresivamente de fácil a más complejo, orientando su contenido hacia la transferencia de conocimiento desde el punto de vista de la inteligencia artificial. Adopta la metodología de la teoría gráfica, modelos matemáticos e implementación algorítmica, además de cubrir la preparación, programación, análisis de resultados y evaluaciones de conjuntos de datos. Comenzando con una base sobre las redes neuronales artificiales con neuronas y las funciones de activación, el trabajo explica el mecanismo del aprendizaje profundo utilizando matemáticas avanzadas. En particular, enfatiza cómo utilizar TensorFlow y las últimas cajas de herramientas de aprendizaje profundo de MATLAB para implementar algoritmos de aprendizaje profundo. Como requisito previo, los lectores deben tener una comprensión sólida, especialmente de análisis matemático, álgebra lineal, análisis numérico, optimizaciones, geometría diferencial, teoría de variedades y de la información, así como álgebra básica, análisis funcional y modelos gráficos. Este conocimiento computacional ayudará a comprender el tema no solo de este texto/referencia, sino también de artículos de revistas y artículos de conferencias relevantes sobre aprendizaje profundo. Este libro de texto/guía está dirigido a estudiantes e ingenieros de investigación en Ciencias de la Computación, así como a científicos interesados en el aprendizaje profundo para la investigación y el análisis teóricos. En términos más generales, este libro también es útil para aquellos investigadores interesados en la inteligencia artificial, el análisis de patrones, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. El Dr. Wei Qi Yan es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Tecnológica de Auckland, Nueva Zelanda. Sus otras publicaciones incluyen el título de Springer, Criptografía visual para seguridad y procesamiento de imágenes. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Deep Learning Platforms -- 3. CNN and RNN -- 4. Autoencoder and GAN -- 5. Reinforcement Learning -- 6. CapsNet and Manifold Learning -- 7. Boltzmann Machines -- 8. Transfer Learning and Ensemble Learning. 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 Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications [documento electrónico] / Yan, Wei Qi, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVII, 134 p. 23 ilustraciones, 22 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-61081-4
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Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Aprendizaje automático Informática Inteligencia artificial Redes neuronales (Informática) Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Matemáticas de la Computación Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 6 Resumen: Al integrar conceptos de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y redes neuronales artificiales, este libro de texto único presenta el contenido progresivamente de fácil a más complejo, orientando su contenido hacia la transferencia de conocimiento desde el punto de vista de la inteligencia artificial. Adopta la metodología de la teoría gráfica, modelos matemáticos e implementación algorítmica, además de cubrir la preparación, programación, análisis de resultados y evaluaciones de conjuntos de datos. Comenzando con una base sobre las redes neuronales artificiales con neuronas y las funciones de activación, el trabajo explica el mecanismo del aprendizaje profundo utilizando matemáticas avanzadas. En particular, enfatiza cómo utilizar TensorFlow y las últimas cajas de herramientas de aprendizaje profundo de MATLAB para implementar algoritmos de aprendizaje profundo. Como requisito previo, los lectores deben tener una comprensión sólida, especialmente de análisis matemático, álgebra lineal, análisis numérico, optimizaciones, geometría diferencial, teoría de variedades y de la información, así como álgebra básica, análisis funcional y modelos gráficos. Este conocimiento computacional ayudará a comprender el tema no solo de este texto/referencia, sino también de artículos de revistas y artículos de conferencias relevantes sobre aprendizaje profundo. Este libro de texto/guía está dirigido a estudiantes e ingenieros de investigación en Ciencias de la Computación, así como a científicos interesados en el aprendizaje profundo para la investigación y el análisis teóricos. En términos más generales, este libro también es útil para aquellos investigadores interesados en la inteligencia artificial, el análisis de patrones, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. El Dr. Wei Qi Yan es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Tecnológica de Auckland, Nueva Zelanda. Sus otras publicaciones incluyen el título de Springer, Criptografía visual para seguridad y procesamiento de imágenes. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Deep Learning Platforms -- 3. CNN and RNN -- 4. Autoencoder and GAN -- 5. Reinforcement Learning -- 6. CapsNet and Manifold Learning -- 7. Boltzmann Machines -- 8. Transfer Learning and Ensemble Learning. 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
Título : Geometry and Vision : First International Symposium, ISGV 2021, Auckland, New Zealand, January 28-29, 2021, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nguyen, Minh, ; Yan, Wei Qi, ; Ho, Harvey, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIII, 394 p. 222 ilustraciones, 173 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-72073-5 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 datos Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ingeniería Informática y Redes Visión por computador Ciencias sociales Red informática Ingeniería Informática Inteligencia artificial Educación Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro contiene artículos seleccionados del Primer Simposio Internacional sobre Geometría y Visión, ISGV 2021, celebrado en Auckland, Nueva Zelanda, en enero de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se llevó a cabo en formato parcialmente virtual. Los 29 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 50 presentaciones. Cubren temas en áreas de geometría digital, gráficos, tecnologías de imagen y video, visión por computadora y tecnologías multimedia. Nota de contenido: A New Noise Generating Method Based onGaussian Sampling for Privacy Preservation -- Traffic-Sign Recognition Using Deep Learning -- Tree Leaves Detection Based on Deep Learning -- Deep Learning in Medical Applications: Lesion Segmentation in Skin Cancer Images using Modified and Improved Encoder-Decoder Architecture -- Apple Ripeness Identification Using Deep Learning -- A Hand-Held Sensor System for Exploration and Thermal Mapping of Volcanic Fumarole Fields -- Traffic Sign Recognition Using Guided Image Filtering -- Towards a generic Bicubic Hermite meshtemplate for cow udders -- Sign Language Recognition from Digital Videos Using Deep Learning Methods -- New Zealand Shellfish Detection, Recognitionand Counting: a Deep Learning Approach on Mobile Devices -- Coverless Video Steganography Based on Inter Frame Combination -- Character Photo Selection for Mobile Platform -- Close Euclidean Shortest Path Crossing an Ordered 3D Skew Segment Sequence -- A lane line detection algorithm based on convolutional neural network -- Segment-and Arc-based Vectorizations by Multi-scale/Irregular Tangential Covering -- Algorithms for Computing TopologicalInvariants in Digital Spaces -- Discrete Linear Geometry on Non-Square Grid -- Electric scooter and its rider detection framework based on deep learning for supporting scooter-related injury emergency services -- Tracking Livestock using a Fully Connected Network and Kalman Filter -- A Comparison of Approaches for Synchronizing Events in Video Streams Using Audio -- Union-Retire: A New Paradigm for Single-Pass Connected Component Analysis -- Improving Object Detection in Real-world Traffic Scenes -- Comparison of Red versus Blue Laser Light forAccurate 3D Measurement of Highly Specular Surfaces in Ambient Lighting Conditions -- Fruit Detection from Digital Images Using CenterNet -- A Graph-regularized Non-local Hyperspectral Image Denoising Method -- Random convolutional network for hyperspectra limage classification -- MamboNet: Adversarial Semantic Segmentation for Autonomous Driving -- Effective Pavement Crack Delineation using a Cascaded Dilation Module and Fully Convolutional Networks -- D-GaussianNet: Adaptive Distorted Gaussian Matched Filter with Convolutional Neural Network for Retinal Vessel Segmentation. . 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 Geometry and Vision : First International Symposium, ISGV 2021, Auckland, New Zealand, January 28-29, 2021, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Nguyen, Minh, ; Yan, Wei Qi, ; Ho, Harvey, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 394 p. 222 ilustraciones, 173 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-72073-5
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Palabras clave: Procesamiento de datos Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ingeniería Informática y Redes Visión por computador Ciencias sociales Red informática Ingeniería Informática Inteligencia artificial Educación Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro contiene artículos seleccionados del Primer Simposio Internacional sobre Geometría y Visión, ISGV 2021, celebrado en Auckland, Nueva Zelanda, en enero de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se llevó a cabo en formato parcialmente virtual. Los 29 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 50 presentaciones. Cubren temas en áreas de geometría digital, gráficos, tecnologías de imagen y video, visión por computadora y tecnologías multimedia. Nota de contenido: A New Noise Generating Method Based onGaussian Sampling for Privacy Preservation -- Traffic-Sign Recognition Using Deep Learning -- Tree Leaves Detection Based on Deep Learning -- Deep Learning in Medical Applications: Lesion Segmentation in Skin Cancer Images using Modified and Improved Encoder-Decoder Architecture -- Apple Ripeness Identification Using Deep Learning -- A Hand-Held Sensor System for Exploration and Thermal Mapping of Volcanic Fumarole Fields -- Traffic Sign Recognition Using Guided Image Filtering -- Towards a generic Bicubic Hermite meshtemplate for cow udders -- Sign Language Recognition from Digital Videos Using Deep Learning Methods -- New Zealand Shellfish Detection, Recognitionand Counting: a Deep Learning Approach on Mobile Devices -- Coverless Video Steganography Based on Inter Frame Combination -- Character Photo Selection for Mobile Platform -- Close Euclidean Shortest Path Crossing an Ordered 3D Skew Segment Sequence -- A lane line detection algorithm based on convolutional neural network -- Segment-and Arc-based Vectorizations by Multi-scale/Irregular Tangential Covering -- Algorithms for Computing TopologicalInvariants in Digital Spaces -- Discrete Linear Geometry on Non-Square Grid -- Electric scooter and its rider detection framework based on deep learning for supporting scooter-related injury emergency services -- Tracking Livestock using a Fully Connected Network and Kalman Filter -- A Comparison of Approaches for Synchronizing Events in Video Streams Using Audio -- Union-Retire: A New Paradigm for Single-Pass Connected Component Analysis -- Improving Object Detection in Real-world Traffic Scenes -- Comparison of Red versus Blue Laser Light forAccurate 3D Measurement of Highly Specular Surfaces in Ambient Lighting Conditions -- Fruit Detection from Digital Images Using CenterNet -- A Graph-regularized Non-local Hyperspectral Image Denoising Method -- Random convolutional network for hyperspectra limage classification -- MamboNet: Adversarial Semantic Segmentation for Autonomous Driving -- Effective Pavement Crack Delineation using a Cascaded Dilation Module and Fully Convolutional Networks -- D-GaussianNet: Adaptive Distorted Gaussian Matched Filter with Convolutional Neural Network for Retinal Vessel Segmentation. . 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
Título : Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Wei Qi, Autor Mención de edición: 3 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 222 p. 99 ilustraciones, 80 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-10713-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Identificación biométrica Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Inteligencia artificial Biometría Red informática Protección de datos Índice Dewey: 6.248 Resumen: Este libro de texto de orientación práctica presenta los fundamentos del diseño de sistemas de vigilancia digital impulsados por técnicas informáticas inteligentes. El texto ofrece una cobertura integral de cada aspecto del sistema, desde la calibración de la cámara y la captura de datos, hasta la transmisión segura de datos de vigilancia, además de la detección y el reconocimiento de características y objetos biométricos individuales. La cobertura concluye con el desarrollo de un sistema completo para la observación automatizada del ciclo de vida completo de un evento de vigilancia, mejorado mediante el uso de inteligencia artificial y tecnología de supercomputación. Esta tercera edición actualizada presenta un enfoque ampliado en el análisis del comportamiento humano y la preservación de la privacidad, así como en métodos de aprendizaje profundo. Temas y características: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capítulo, junto con un glosario. Describe los aspectos esenciales de la implementación de un sistema de vigilancia inteligente y el análisis de datos de vigilancia, incluida una variedad de características biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, así como cuestiones de privacidad y ética. Analiza el método de detección de objetos Viola-Jones y el algoritmo HOG para el reconocimiento del comportamiento humano y de peatones. Revisa el uso de inteligencia artificial para el monitoreo automatizado de eventos de vigilancia y enfoques de toma de decisiones para determinar la necesidad de intervención humana Presenta un estudio de caso sobre un sistema que activa una alarma cuando un vehículo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehículo Investiga el uso de tecnologías de supercomputación de vanguardia para la vigilancia digital, como FPGA, GPU y computación paralela Este trabajo conciso y accesible sirve como libro de texto probado en el aula para cursos de posgrado sobre vigilancia inteligente. Los investigadores e ingenieros interesados en adentrarse en esta área también encontrarán el libro adecuado como referencia útil para el autoaprendizaje. El Dr. Wei Qi Yan es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Tecnológica de Auckland, Nueva Zelanda. Sus otras publicaciones incluyen el título de Springer Visual Cryptography for Image Processing and Security. Nota de contenido: Introduction -- Surveillance Data Capturing and Compression -- Surveillance Data Secure Transmissions -- Surveillance Data Analytics -- Biometrics for Surveillance -- Visual Event Computing I -- Visual Event Computing II -- Surveillance Alarm Making -- Surveillance Computing. 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 Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics [documento electrónico] / Yan, Wei Qi, Autor . - 3 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 222 p. 99 ilustraciones, 80 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-10713-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Identificación biométrica Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Inteligencia artificial Biometría Red informática Protección de datos Índice Dewey: 6.248 Resumen: Este libro de texto de orientación práctica presenta los fundamentos del diseño de sistemas de vigilancia digital impulsados por técnicas informáticas inteligentes. El texto ofrece una cobertura integral de cada aspecto del sistema, desde la calibración de la cámara y la captura de datos, hasta la transmisión segura de datos de vigilancia, además de la detección y el reconocimiento de características y objetos biométricos individuales. La cobertura concluye con el desarrollo de un sistema completo para la observación automatizada del ciclo de vida completo de un evento de vigilancia, mejorado mediante el uso de inteligencia artificial y tecnología de supercomputación. Esta tercera edición actualizada presenta un enfoque ampliado en el análisis del comportamiento humano y la preservación de la privacidad, así como en métodos de aprendizaje profundo. Temas y características: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capítulo, junto con un glosario. Describe los aspectos esenciales de la implementación de un sistema de vigilancia inteligente y el análisis de datos de vigilancia, incluida una variedad de características biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, así como cuestiones de privacidad y ética. Analiza el método de detección de objetos Viola-Jones y el algoritmo HOG para el reconocimiento del comportamiento humano y de peatones. Revisa el uso de inteligencia artificial para el monitoreo automatizado de eventos de vigilancia y enfoques de toma de decisiones para determinar la necesidad de intervención humana Presenta un estudio de caso sobre un sistema que activa una alarma cuando un vehículo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehículo Investiga el uso de tecnologías de supercomputación de vanguardia para la vigilancia digital, como FPGA, GPU y computación paralela Este trabajo conciso y accesible sirve como libro de texto probado en el aula para cursos de posgrado sobre vigilancia inteligente. Los investigadores e ingenieros interesados en adentrarse en esta área también encontrarán el libro adecuado como referencia útil para el autoaprendizaje. El Dr. Wei Qi Yan es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Tecnológica de Auckland, Nueva Zelanda. Sus otras publicaciones incluyen el título de Springer Visual Cryptography for Image Processing and Security. Nota de contenido: Introduction -- Surveillance Data Capturing and Compression -- Surveillance Data Secure Transmissions -- Surveillance Data Analytics -- Biometrics for Surveillance -- Visual Event Computing I -- Visual Event Computing II -- Surveillance Alarm Making -- Surveillance Computing. 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
