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Autor Yan, Wei Qi |
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TÃtulo : Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Wei Qi, 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. Idioma : Inglés (eng) 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 Clasificación: 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 metodologÃa de la teorÃa gráfica, modelos matemáticos e implementación algorÃtmica, 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, geometrÃa diferencial, teorÃa de variedades y de la información, asà 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 artÃculos de revistas y artÃculos de conferencias relevantes sobre aprendizaje profundo. Este libro de texto/guÃa está dirigido a estudiantes e ingenieros de investigación en Ciencias de la Computación, asà como a cientÃficos 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 tÃtulo de Springer, CriptografÃa 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. Tipo de medio : Computadora Summary : Integrating concepts from deep learning, machine learning, and artificial neural networks, this highly unique textbook presents content progressively from easy to more complex, orienting its content about knowledge transfer from the viewpoint of machine intelligence. It adopts the methodology from graphical theory, mathematical models, and algorithmic implementation, as well as covers datasets preparation, programming, results analysis and evaluations. Beginning with a grounding about artificial neural networks with neurons and the activation functions, the work then explains the mechanism of deep learning using advanced mathematics. In particular, it emphasizes how to use TensorFlow and the latest MATLAB deep-learning toolboxes for implementing deep learning algorithms. As a prerequisite, readers should have a solid understanding especially of mathematical analysis, linear algebra, numerical analysis, optimizations, differential geometry, manifold, and information theory, as well as basic algebra, functional analysis, and graphical models. This computational knowledge will assist in comprehending the subject matter not only of this text/reference, but also in relevant deep learning journal articles and conference papers. This textbook/guide is aimed at Computer Science research students and engineers, as well as scientists interested in deep learning for theoretic research and analysis. More generally, this book is also helpful for those researchers who are interested in machine intelligence, pattern analysis, natural language processing, and machine vision. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title, Visual Cryptography for Image Processing and Security. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Methods for Deep Learning : Theoretic, Practice and Applications [documento electrónico] / Yan, Wei Qi, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVII, 134 p. 23 ilustraciones, 22 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-61081-4
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: 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 Clasificación: 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 metodologÃa de la teorÃa gráfica, modelos matemáticos e implementación algorÃtmica, 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, geometrÃa diferencial, teorÃa de variedades y de la información, asà 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 artÃculos de revistas y artÃculos de conferencias relevantes sobre aprendizaje profundo. Este libro de texto/guÃa está dirigido a estudiantes e ingenieros de investigación en Ciencias de la Computación, asà como a cientÃficos 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 tÃtulo de Springer, CriptografÃa 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. Tipo de medio : Computadora Summary : Integrating concepts from deep learning, machine learning, and artificial neural networks, this highly unique textbook presents content progressively from easy to more complex, orienting its content about knowledge transfer from the viewpoint of machine intelligence. It adopts the methodology from graphical theory, mathematical models, and algorithmic implementation, as well as covers datasets preparation, programming, results analysis and evaluations. Beginning with a grounding about artificial neural networks with neurons and the activation functions, the work then explains the mechanism of deep learning using advanced mathematics. In particular, it emphasizes how to use TensorFlow and the latest MATLAB deep-learning toolboxes for implementing deep learning algorithms. As a prerequisite, readers should have a solid understanding especially of mathematical analysis, linear algebra, numerical analysis, optimizations, differential geometry, manifold, and information theory, as well as basic algebra, functional analysis, and graphical models. This computational knowledge will assist in comprehending the subject matter not only of this text/reference, but also in relevant deep learning journal articles and conference papers. This textbook/guide is aimed at Computer Science research students and engineers, as well as scientists interested in deep learning for theoretic research and analysis. More generally, this book is also helpful for those researchers who are interested in machine intelligence, pattern analysis, natural language processing, and machine vision. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title, Visual Cryptography for Image Processing and Security. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. IngenierÃa Informática y Redes Visión por computador Ciencias sociales Red informática IngenierÃa Informática Inteligencia artificial Educación Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro contiene artÃculos seleccionados del Primer Simposio Internacional sobre GeometrÃa 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 artÃculos fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 50 presentaciones. Cubren temas en áreas de geometrÃa digital, gráficos, tecnologÃas de imagen y video, visión por computadora y tecnologÃas 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes selected papers from the First International Symposium on Geometry and Vision, ISGV 2021, held in Auckland, New Zealand, in January 2021. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held in partially virtual format. The 29 papers were thoroughly reviewed and selected from 50 submissions. They cover topics in areas of digital geometry, graphics, image and video technologies, computer vision, and multimedia technologies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 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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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. IngenierÃa Informática y Redes Visión por computador Ciencias sociales Red informática IngenierÃa Informática Inteligencia artificial Educación Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro contiene artÃculos seleccionados del Primer Simposio Internacional sobre GeometrÃa 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 artÃculos fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 50 presentaciones. Cubren temas en áreas de geometrÃa digital, gráficos, tecnologÃas de imagen y video, visión por computadora y tecnologÃas 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes selected papers from the First International Symposium on Geometry and Vision, ISGV 2021, held in Auckland, New Zealand, in January 2021. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held in partially virtual format. The 29 papers were thoroughly reviewed and selected from 50 submissions. They cover topics in areas of digital geometry, graphics, image and video technologies, computer vision, and multimedia technologies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Wei Qi, 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Identificación biométrica Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Inteligencia artificial BiometrÃa Red informática Protección de datos Clasificación: 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 caracterÃsticas 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 tecnologÃa de supercomputación. Esta tercera edición actualizada presenta un enfoque ampliado en el análisis del comportamiento humano y la preservación de la privacidad, asà como en métodos de aprendizaje profundo. Temas y caracterÃsticas: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capÃtulo, 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 caracterÃsticas biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, asà 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 vehÃculo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehÃculo Investiga el uso de tecnologÃas 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 tÃtulo 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This practically-oriented textbook introduces the fundamentals of designing digital surveillance systems powered by intelligent computing techniques. The text offers comprehensive coverage of each aspect of the system, from camera calibration and data capture, to the secure transmission of surveillance data, in addition to the detection and recognition of individual biometric features and objects. The coverage concludes with the development of a complete system for the automated observation of the full lifecycle of a surveillance event, enhanced by the use of artificial intelligence and supercomputing technology. This updated third edition presents an expanded focus on human behavior analysis and privacy preservation, as well as deep learning methods. Topics and features: Contains review questions and exercises in every chapter, together with a glossary Describes the essentials of implementing an intelligent surveillance systemand analyzing surveillance data, including a range of biometric characteristics Examines the importance of network security and digital forensics in the communication of surveillance data, as well as issues of issues of privacy and ethics Discusses the Viola-Jones object detection method, and the HOG algorithm for pedestrian and human behavior recognition Reviews the use of artificial intelligence for automated monitoring of surveillance events, and decision-making approaches to determine the need for human intervention Presents a case study on a system that triggers an alarm when a vehicle fails to stop at a red light, and identifies the vehicle's license plate number Investigates the use of cutting-edge supercomputing technologies for digital surveillance, such as FPGA, GPU and parallel computing This concise and accessible work serves as a classroom-tested textbook for graduate-level courses on intelligent surveillance. Researchers and engineers interested in entering this area will also find the book suitable as a helpful self-study reference. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title Visual Cryptography for Image Processing and Security. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics [documento electrónico] / Yan, Wei Qi, . - 3 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 222 p. 99 ilustraciones, 80 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-10713-0
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Identificación biométrica Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Inteligencia artificial BiometrÃa Red informática Protección de datos Clasificación: 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 caracterÃsticas 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 tecnologÃa de supercomputación. Esta tercera edición actualizada presenta un enfoque ampliado en el análisis del comportamiento humano y la preservación de la privacidad, asà como en métodos de aprendizaje profundo. Temas y caracterÃsticas: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capÃtulo, 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 caracterÃsticas biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, asà 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 vehÃculo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehÃculo Investiga el uso de tecnologÃas 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 tÃtulo 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This practically-oriented textbook introduces the fundamentals of designing digital surveillance systems powered by intelligent computing techniques. The text offers comprehensive coverage of each aspect of the system, from camera calibration and data capture, to the secure transmission of surveillance data, in addition to the detection and recognition of individual biometric features and objects. The coverage concludes with the development of a complete system for the automated observation of the full lifecycle of a surveillance event, enhanced by the use of artificial intelligence and supercomputing technology. This updated third edition presents an expanded focus on human behavior analysis and privacy preservation, as well as deep learning methods. Topics and features: Contains review questions and exercises in every chapter, together with a glossary Describes the essentials of implementing an intelligent surveillance systemand analyzing surveillance data, including a range of biometric characteristics Examines the importance of network security and digital forensics in the communication of surveillance data, as well as issues of issues of privacy and ethics Discusses the Viola-Jones object detection method, and the HOG algorithm for pedestrian and human behavior recognition Reviews the use of artificial intelligence for automated monitoring of surveillance events, and decision-making approaches to determine the need for human intervention Presents a case study on a system that triggers an alarm when a vehicle fails to stop at a red light, and identifies the vehicle's license plate number Investigates the use of cutting-edge supercomputing technologies for digital surveillance, such as FPGA, GPU and parallel computing This concise and accessible work serves as a classroom-tested textbook for graduate-level courses on intelligent surveillance. Researchers and engineers interested in entering this area will also find the book suitable as a helpful self-study reference. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title Visual Cryptography for Image Processing and Security. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yan, Wei Qi, Mención de edición: 2 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 191 p. 88 ilustraciones, 72 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60228-8 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: Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Red informática Sistemas de reconocimiento de patrones Clasificación: 006.4 Resumen: Este libro de texto/referencia accesible revisa los conceptos fundamentales y las cuestiones prácticas involucradas en el diseño de sistemas de vigilancia digital que explotan plenamente el poder de las técnicas informáticas inteligentes. El libro presenta una cobertura completa de todos los aspectos de dichos sistemas, 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 objetos y caracterÃsticas biométricas, el texto también examina la observación automatizada de eventos de vigilancia y cómo esto puede mejorarse mediante el uso de métodos de aprendizaje profundo y tecnologÃa de supercomputación. Esta nueva edición actualizada presenta una cobertura ampliada sobre detección de rostros, detección de peatones y preservación de la privacidad para una vigilancia inteligente. Temas y caracterÃsticas: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capÃtulo, 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 caracterÃsticas biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, asà 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 vehÃculo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehÃculo Investiga el uso de tecnologÃas de supercomputación de vanguardia para la vigilancia digital, como FPGA, GPU y computación paralela Este libro de texto conciso y probado en el aula es ideal para cursos de pregrado y posgrado sobre vigilancia inteligente. Los investigadores 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 tÃtulo 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This accessible textbook/reference reviews the fundamental concepts and practical issues involved in designing digital surveillance systems that fully exploit the power of intelligent computing techniques. The book presents comprehensive coverage of all aspects of such systems, from camera calibration and data capture, to the secure transmission of surveillance data. In addition to the detection and recognition of objects and biometric features, the text also examines the automated observation of surveillance events, and how this can be enhanced through the use of deep learning methods and supercomputing technology. This updated new edition features extended coverage on face detection, pedestrian detection and privacy preservation for intelligent surveillance. Topics and features: Contains review questions and exercises in every chapter, together with a glossary Describes the essentials of implementing an intelligent surveillancesystem and analyzing surveillance data, including a range of biometric characteristics Examines the importance of network security and digital forensics in the communication of surveillance data, as well as issues of issues of privacy and ethics Discusses the Viola-Jones object detection method, and the HOG algorithm for pedestrian and human behavior recognition Reviews the use of artificial intelligence for automated monitoring of surveillance events, and decision-making approaches to determine the need for human intervention Presents a case study on a system that triggers an alarm when a vehicle fails to stop at a red light, and identifies the vehicle's license plate number Investigates the use of cutting-edge supercomputing technologies for digital surveillance, such as FPGA, GPU and parallel computing This concise, classroom-tested textbook is ideal for undergraduate and postgraduate-level courses on intelligent surveillance. Researchers interested in entering this area will also find the book suitable as a helpful self-study reference. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title Visual Cryptography for Image Processing and Security. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Introduction to Intelligent Surveillance : Surveillance Data Capture, Transmission, and Analytics [documento electrónico] / Yan, Wei Qi, . - 2 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 191 p. 88 ilustraciones, 72 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-60228-8
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: Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Red informática Sistemas de reconocimiento de patrones Clasificación: 006.4 Resumen: Este libro de texto/referencia accesible revisa los conceptos fundamentales y las cuestiones prácticas involucradas en el diseño de sistemas de vigilancia digital que explotan plenamente el poder de las técnicas informáticas inteligentes. El libro presenta una cobertura completa de todos los aspectos de dichos sistemas, 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 objetos y caracterÃsticas biométricas, el texto también examina la observación automatizada de eventos de vigilancia y cómo esto puede mejorarse mediante el uso de métodos de aprendizaje profundo y tecnologÃa de supercomputación. Esta nueva edición actualizada presenta una cobertura ampliada sobre detección de rostros, detección de peatones y preservación de la privacidad para una vigilancia inteligente. Temas y caracterÃsticas: Contiene preguntas de repaso y ejercicios en cada capÃtulo, 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 caracterÃsticas biométricas. Examina la importancia de la seguridad de la red y la ciencia forense digital en la comunicación de la vigilancia. datos, asà 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 vehÃculo no se detiene en un semáforo en rojo e identifica el número de placa del vehÃculo Investiga el uso de tecnologÃas de supercomputación de vanguardia para la vigilancia digital, como FPGA, GPU y computación paralela Este libro de texto conciso y probado en el aula es ideal para cursos de pregrado y posgrado sobre vigilancia inteligente. Los investigadores 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 tÃtulo 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This accessible textbook/reference reviews the fundamental concepts and practical issues involved in designing digital surveillance systems that fully exploit the power of intelligent computing techniques. The book presents comprehensive coverage of all aspects of such systems, from camera calibration and data capture, to the secure transmission of surveillance data. In addition to the detection and recognition of objects and biometric features, the text also examines the automated observation of surveillance events, and how this can be enhanced through the use of deep learning methods and supercomputing technology. This updated new edition features extended coverage on face detection, pedestrian detection and privacy preservation for intelligent surveillance. Topics and features: Contains review questions and exercises in every chapter, together with a glossary Describes the essentials of implementing an intelligent surveillancesystem and analyzing surveillance data, including a range of biometric characteristics Examines the importance of network security and digital forensics in the communication of surveillance data, as well as issues of issues of privacy and ethics Discusses the Viola-Jones object detection method, and the HOG algorithm for pedestrian and human behavior recognition Reviews the use of artificial intelligence for automated monitoring of surveillance events, and decision-making approaches to determine the need for human intervention Presents a case study on a system that triggers an alarm when a vehicle fails to stop at a red light, and identifies the vehicle's license plate number Investigates the use of cutting-edge supercomputing technologies for digital surveillance, such as FPGA, GPU and parallel computing This concise, classroom-tested textbook is ideal for undergraduate and postgraduate-level courses on intelligent surveillance. Researchers interested in entering this area will also find the book suitable as a helpful self-study reference. Dr. Wei Qi Yan is an Associate Professor in the Department of Computer Science at Auckland University of Technology, New Zealand. His other publications include the Springer title Visual Cryptography for Image Processing and Security. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Pattern Recognition / Palaiahnakote, Shivakumara ; Sanniti di Baja, Gabriella ; Wang, Liang ; Yan, Wei Qi
TÃtulo : Pattern Recognition : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación IngenierÃa Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Visión Redes de comunicación informática Educación IngenierÃa Informática Visión por computador Clasificación: 006.4 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 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vÃdeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalÃas; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometrÃa; aprendizaje adversario y redes; fotografÃa computacional; teorÃa 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set constitutes the proceedings of the 5th Asian Conference on ACPR 2019, held in Auckland, New Zealand, in November 2019. The 9 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 14 submissions. They cover topics such as: 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; pattern recognition and machine learning; multi-media and signal processing; and interaction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Pattern Recognition : 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
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: Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación IngenierÃa Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Visión Redes de comunicación informática Educación IngenierÃa Informática Visión por computador Clasificación: 006.4 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 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 14 presentaciones. Abarcan temas como: clasificación; acción y vÃdeo y movimiento; detección de objetos y detección de anomalÃas; segmentación, agrupación y forma; rostro y cuerpo y biometrÃa; aprendizaje adversario y redes; fotografÃa computacional; teorÃa 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set constitutes the proceedings of the 5th Asian Conference on ACPR 2019, held in Auckland, New Zealand, in November 2019. The 9 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 14 submissions. They cover topics such as: 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; pattern recognition and machine learning; multi-media and signal processing; and interaction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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