| Título : |
Deep Learning in Object Detection and Recognition |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Jiang, Xiaoyue, ; Hadid, Abdenour, ; Pang, Yanwei, ; Granger, Eric, ; Feng, Xiaoyi, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XVI, 224 p. 113 ilustraciones, 92 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-10-5152-4 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Visión por computador Procesamiento de datos Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro analiza los avances recientes en la detección y el reconocimiento de objetos utilizando métodos de aprendizaje profundo, que han logrado un gran éxito en el campo de la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. Proporciona una descripción general sistemática y metódica de los últimos avances en la teoría del aprendizaje profundo y sus aplicaciones a la visión por computadora, ilustrándolos utilizando temas clave, incluida la detección de objetos, el análisis de rostros, el reconocimiento de objetos 3D y la recuperación de imágenes. El libro ofrece una rica combinación de teoría y práctica. Es adecuado para estudiantes, investigadores y profesionales interesados en el aprendizaje profundo, la visión por computadora y más, y también puede usarse como libro de referencia. La comparación integral de varias aplicaciones de aprendizaje profundo ayuda a los lectores con una comprensión básica del aprendizaje automático y el cálculo a comprender las teorías e inspira aplicaciones en otras tareas de visión por computadora. |
| Nota de contenido: |
1. An Overview of Deep Learning -- 2. Object Detection In Deep Learning -- 3. Deep Learning in Face Recognition across Pose and Illumination -- 4. Face Anti-spoofing via Deep Local Binary Pattern -- 5. Face Anti-spoofing via Deep Local Binary Pattern -- 6. Deep Learning Architectures for Face Recognition in Video Surveillance -- 7. Deep learning for 3D data -- 8. Deep Learning based Descriptors for Object Instance Search. |
| 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 |
Deep Learning in Object Detection and Recognition [documento electrónico] / Jiang, Xiaoyue, ; Hadid, Abdenour, ; Pang, Yanwei, ; Granger, Eric, ; Feng, Xiaoyi, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XVI, 224 p. 113 ilustraciones, 92 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-5152-4 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 Procesamiento de datos Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro analiza los avances recientes en la detección y el reconocimiento de objetos utilizando métodos de aprendizaje profundo, que han logrado un gran éxito en el campo de la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. Proporciona una descripción general sistemática y metódica de los últimos avances en la teoría del aprendizaje profundo y sus aplicaciones a la visión por computadora, ilustrándolos utilizando temas clave, incluida la detección de objetos, el análisis de rostros, el reconocimiento de objetos 3D y la recuperación de imágenes. El libro ofrece una rica combinación de teoría y práctica. Es adecuado para estudiantes, investigadores y profesionales interesados en el aprendizaje profundo, la visión por computadora y más, y también puede usarse como libro de referencia. La comparación integral de varias aplicaciones de aprendizaje profundo ayuda a los lectores con una comprensión básica del aprendizaje automático y el cálculo a comprender las teorías e inspira aplicaciones en otras tareas de visión por computadora. |
| Nota de contenido: |
1. An Overview of Deep Learning -- 2. Object Detection In Deep Learning -- 3. Deep Learning in Face Recognition across Pose and Illumination -- 4. Face Anti-spoofing via Deep Local Binary Pattern -- 5. Face Anti-spoofing via Deep Local Binary Pattern -- 6. Deep Learning Architectures for Face Recognition in Video Surveillance -- 7. Deep learning for 3D data -- 8. Deep Learning based Descriptors for Object Instance Search. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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