Autor Patel, Vishal M.
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Título : Deep Learning-Based Face Analytics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ratha, Nalini K., ; Patel, Vishal M., ; Chellappa, Rama, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VI, 407 p. 182 ilustraciones, 169 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-74697-1 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 Identificación biométrica Aprendizaje automático Redes neuronales (Informática) Biometría Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro proporciona una descripción general de diferentes métodos basados en aprendizaje profundo para el reconocimiento facial y problemas relacionados. Específicamente, los autores presentan métodos basados en codificadores automáticos, máquinas Boltzmann restringidas y redes neuronales convolucionales profundas para la detección, localización, seguimiento, reconocimiento, etc. de rostros. Los autores también analizan las ventajas y desventajas de los enfoques disponibles e identifican vías prometedoras de investigación en este rápido campo en evolución. Aunque se han propuesto varios enfoques diferentes en la literatura para el reconocimiento facial basados en métodos de aprendizaje profundo, no hay un solo libro disponible en la literatura que brinde una descripción completa de estos métodos. El libro propuesto captura los últimos avances en reconocimiento facial utilizando varios métodos de aprendizaje profundo y cubre una variedad de temas diferentes relacionados con el reconocimiento facial. Los requisitos previos para un uso óptimo son los conocimientos básicos de reconocimiento de patrones, aprendizaje automático, teoría de probabilidades y álgebra lineal. Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado que estudian ingeniería eléctrica y/o informática. Biometría es un curso que se ofrece ampliamente tanto a nivel de pregrado como de posgrado en muchas instituciones de todo el mundo: este libro se puede utilizar como libro de texto para enseñar temas relacionados con el reconocimiento facial. Además, el trabajo es beneficioso para los profesionales de la industria que trabajan en problemas relacionados con la biometría. Nalini K. Ratha es profesora de Empire Innovation en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad de Buffalo (Nueva York). Es coautor y coeditor, respectivamente, de los libros de Springer, Guide to Biometrics y Advances in Biometrics. Vishal M. Patel es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Johns Hopkins (JHU). Rama Chellappa es Profesor Distinguido Bloomberg en los Departamentos de Ingeniería Eléctrica e Informática e Ingeniería Biomédica de JHU. Es coautor y coeditor, respectivamente, de los libros de Springer, Unconstrained Face Recognition y Handbook of Remote Biometrics. Nota de contenido: 1. Deep CNN Face Recognition: Looking at the Past and the Future -- 2. Face Segmentation, Face Swapping, and Their Effect on Face Recognition -- 3. Disentangled Representation Learning and its Application to Face Analytics -- 4. Learning 3D Face Morphable Model from In-the-wild Images -- 5. Deblurring Face Images using Deep Networks -- 6. Blind-Superresolution of Faces for Surveillance -- 7. Hashing a Face. 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-Based Face Analytics [documento electrónico] / Ratha, Nalini K., ; Patel, Vishal M., ; Chellappa, Rama, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VI, 407 p. 182 ilustraciones, 169 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-74697-1
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 Identificación biométrica Aprendizaje automático Redes neuronales (Informática) Biometría Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro proporciona una descripción general de diferentes métodos basados en aprendizaje profundo para el reconocimiento facial y problemas relacionados. Específicamente, los autores presentan métodos basados en codificadores automáticos, máquinas Boltzmann restringidas y redes neuronales convolucionales profundas para la detección, localización, seguimiento, reconocimiento, etc. de rostros. Los autores también analizan las ventajas y desventajas de los enfoques disponibles e identifican vías prometedoras de investigación en este rápido campo en evolución. Aunque se han propuesto varios enfoques diferentes en la literatura para el reconocimiento facial basados en métodos de aprendizaje profundo, no hay un solo libro disponible en la literatura que brinde una descripción completa de estos métodos. El libro propuesto captura los últimos avances en reconocimiento facial utilizando varios métodos de aprendizaje profundo y cubre una variedad de temas diferentes relacionados con el reconocimiento facial. Los requisitos previos para un uso óptimo son los conocimientos básicos de reconocimiento de patrones, aprendizaje automático, teoría de probabilidades y álgebra lineal. Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado que estudian ingeniería eléctrica y/o informática. Biometría es un curso que se ofrece ampliamente tanto a nivel de pregrado como de posgrado en muchas instituciones de todo el mundo: este libro se puede utilizar como libro de texto para enseñar temas relacionados con el reconocimiento facial. Además, el trabajo es beneficioso para los profesionales de la industria que trabajan en problemas relacionados con la biometría. Nalini K. Ratha es profesora de Empire Innovation en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad de Buffalo (Nueva York). Es coautor y coeditor, respectivamente, de los libros de Springer, Guide to Biometrics y Advances in Biometrics. Vishal M. Patel es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Johns Hopkins (JHU). Rama Chellappa es Profesor Distinguido Bloomberg en los Departamentos de Ingeniería Eléctrica e Informática e Ingeniería Biomédica de JHU. Es coautor y coeditor, respectivamente, de los libros de Springer, Unconstrained Face Recognition y Handbook of Remote Biometrics. Nota de contenido: 1. Deep CNN Face Recognition: Looking at the Past and the Future -- 2. Face Segmentation, Face Swapping, and Their Effect on Face Recognition -- 3. Disentangled Representation Learning and its Application to Face Analytics -- 4. Learning 3D Face Morphable Model from In-the-wild Images -- 5. Deblurring Face Images using Deep Networks -- 6. Blind-Superresolution of Faces for Surveillance -- 7. Hashing a Face. 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 Domain Adaptation for Visual Understanding / Singh, Richa ; Vatsa, Mayank ; Patel, Vishal M. ; Ratha, Nalini
Título : Domain Adaptation for Visual Understanding Tipo de documento: documento electrónico Autores: Singh, Richa, ; Vatsa, Mayank, ; Patel, Vishal M., ; Ratha, Nalini, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 144 p. 62 ilustraciones, 56 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-30671-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este volumen único revisa los últimos avances en la adaptación de dominios en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático para la comprensión visual, ofreciendo valiosos conocimientos de una selección internacional de expertos en el campo. El texto presenta una selección diversa de técnicas novedosas, que cubren aplicaciones de reconocimiento de objetos, reconocimiento de rostros y reconocimiento de acciones y eventos. Temas y características: Revisa los algoritmos de aprendizaje automático basados en adaptación de dominio disponibles para la comprensión visual y proporciona un enfoque de aprendizaje métrico profundo. Presenta un método novedoso no supervisado para la traducción de imagen a imagen y un modelo de recuperación de segmentos de video que utiliza el aprendizaje conjunto. Propone un forma única de determinar qué conjunto de datos es más útil en el entrenamiento base, con el fin de mejorar la transferibilidad de las redes neuronales profundas. Describe un método cuantitativo para estimar la discrepancia entre los datos de origen y de destino para mejorar el rendimiento de la clasificación de imágenes. Presenta una técnica para multimodal. fusión que mejora el reconocimiento de acciones faciales y un marco para el aprendizaje de la intuición en la adaptación de dominios. Examina un enfoque original basado en interpolación para abordar la cuestión del seguimiento de la degradación del modelo en métodos basados en filtros de correlación. Este trabajo autorizado servirá como una referencia invaluable para investigadores y profesionales. interesado en el reconocimiento y la comprensión visual basados en el aprendizaje automático. La Dra. Richa Singh es profesora en el Instituto Indraprastha de Tecnología de la Información, Delhi, India. El Dr. Mayank Vatsa es profesor de la misma institución. El Dr. Vishal M. Patel es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Johns Hopkins, Baltimore, MD, EE. UU. La Dra. Nalini Ratha es miembro del personal de investigación del Centro de Investigación IBM Thomas J. Watson, Yorktown Heights, Nueva York, EE. UU. Nota de contenido: Domain Adaptation for Visual Understanding -- M-ADDA: Unsupervised Domain Adaptation with Deep Metric Learning -- XGAN: Unsupervised Image-to-Image Translation for Many-to-Many Mappings -- Improving Transferability of Deep Neural Networks -- Cross Modality Video Segment Retrieval with Ensemble Learning -- On Minimum Discrepancy Estimation for Deep Domain Adaptation -- Multi-Modal Conditional Feature Enhancement for Facial Action Unit Recognition -- Intuition Learning -- Alleviating Tracking Model Degradation Using Interpolation-Based Progressive Updating. 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 Domain Adaptation for Visual Understanding [documento electrónico] / Singh, Richa, ; Vatsa, Mayank, ; Patel, Vishal M., ; Ratha, Nalini, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 144 p. 62 ilustraciones, 56 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-30671-7
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 Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este volumen único revisa los últimos avances en la adaptación de dominios en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático para la comprensión visual, ofreciendo valiosos conocimientos de una selección internacional de expertos en el campo. El texto presenta una selección diversa de técnicas novedosas, que cubren aplicaciones de reconocimiento de objetos, reconocimiento de rostros y reconocimiento de acciones y eventos. Temas y características: Revisa los algoritmos de aprendizaje automático basados en adaptación de dominio disponibles para la comprensión visual y proporciona un enfoque de aprendizaje métrico profundo. Presenta un método novedoso no supervisado para la traducción de imagen a imagen y un modelo de recuperación de segmentos de video que utiliza el aprendizaje conjunto. Propone un forma única de determinar qué conjunto de datos es más útil en el entrenamiento base, con el fin de mejorar la transferibilidad de las redes neuronales profundas. Describe un método cuantitativo para estimar la discrepancia entre los datos de origen y de destino para mejorar el rendimiento de la clasificación de imágenes. Presenta una técnica para multimodal. fusión que mejora el reconocimiento de acciones faciales y un marco para el aprendizaje de la intuición en la adaptación de dominios. Examina un enfoque original basado en interpolación para abordar la cuestión del seguimiento de la degradación del modelo en métodos basados en filtros de correlación. Este trabajo autorizado servirá como una referencia invaluable para investigadores y profesionales. interesado en el reconocimiento y la comprensión visual basados en el aprendizaje automático. La Dra. Richa Singh es profesora en el Instituto Indraprastha de Tecnología de la Información, Delhi, India. El Dr. Mayank Vatsa es profesor de la misma institución. El Dr. Vishal M. Patel es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Johns Hopkins, Baltimore, MD, EE. UU. La Dra. Nalini Ratha es miembro del personal de investigación del Centro de Investigación IBM Thomas J. Watson, Yorktown Heights, Nueva York, EE. UU. Nota de contenido: Domain Adaptation for Visual Understanding -- M-ADDA: Unsupervised Domain Adaptation with Deep Metric Learning -- XGAN: Unsupervised Image-to-Image Translation for Many-to-Many Mappings -- Improving Transferability of Deep Neural Networks -- Cross Modality Video Segment Retrieval with Ensemble Learning -- On Minimum Discrepancy Estimation for Deep Domain Adaptation -- Multi-Modal Conditional Feature Enhancement for Facial Action Unit Recognition -- Intuition Learning -- Alleviating Tracking Model Degradation Using Interpolation-Based Progressive Updating. 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 : Innovations in Electronics and Communication Engineering : Proceedings of the 6th ICIECE 2017 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Saini, H. S., ; Singh, Ravi Kishore, ; Patel, Vishal M., ; Santhi, K., ; Ranganayakulu, S.V, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXXV, 500 p. 308 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-8204-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: El libro es una recopilación de los mejores trabajos de investigación seleccionados presentados en la 6ª Conferencia Internacional sobre Innovaciones en Ingeniería Electrónica y de Comunicaciones en las Instituciones Guru Nanak de Hyderabad, India. El libro presenta trabajos de investigadores, tecnócratas y expertos sobre las últimas tecnologías en ingeniería electrónica y de comunicaciones. El libro cubre varias ramas de la ingeniería de comunicaciones, como el procesamiento de señales, el diseño VLSI, los sistemas integrados, las comunicaciones inalámbricas y la electrónica y las comunicaciones en general. Los autores han analizado la última tecnología de vanguardia y el volumen servirá como referencia para los jóvenes investigadores. Nota de contenido: Preface -- Conference Organizing Committee -- About the Editor -- Table of Contents -- 50 Papers -- Author Index. 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 Innovations in Electronics and Communication Engineering : Proceedings of the 6th ICIECE 2017 [documento electrónico] / Saini, H. S., ; Singh, Ravi Kishore, ; Patel, Vishal M., ; Santhi, K., ; Ranganayakulu, S.V, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XXXV, 500 p. 308 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-8204-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: El libro es una recopilación de los mejores trabajos de investigación seleccionados presentados en la 6ª Conferencia Internacional sobre Innovaciones en Ingeniería Electrónica y de Comunicaciones en las Instituciones Guru Nanak de Hyderabad, India. El libro presenta trabajos de investigadores, tecnócratas y expertos sobre las últimas tecnologías en ingeniería electrónica y de comunicaciones. El libro cubre varias ramas de la ingeniería de comunicaciones, como el procesamiento de señales, el diseño VLSI, los sistemas integrados, las comunicaciones inalámbricas y la electrónica y las comunicaciones en general. Los autores han analizado la última tecnología de vanguardia y el volumen servirá como referencia para los jóvenes investigadores. Nota de contenido: Preface -- Conference Organizing Committee -- About the Editor -- Table of Contents -- 50 Papers -- Author Index. 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 : Securing Social Identity in Mobile Platforms : Technologies for Security, Privacy and Identity Management Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bourlai, Thirimachos, ; Karampelas, Panagiotis, ; Patel, Vishal M., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 262 p. 99 ilustraciones, 90 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-39489-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Computadoras y civilización Sistemas de seguridad Sociología Delitos informáticos Identificación biométrica Computadoras y sociedad Ciencia y tecnología de seguridad Métodos sociológicos cibercrimen Biometría Índice Dewey: 3.034.834 Resumen: El libro presenta investigaciones novedosas en las áreas de identidad social y seguridad al utilizar plataformas móviles. Los temas cubren una amplia gama de aplicaciones relacionadas con la seguridad de la identidad social, así como los últimos avances en el campo, incluida la presentación de métodos de investigación novedosos que están al servicio de todos los ciudadanos que utilizan dispositivos móviles. Más específicamente, las organizaciones académicas, relacionadas con la industria y gubernamentales (cumplimiento de la ley, inteligencia y defensa) se beneficiarán de los temas de investigación de este libro que cubren el concepto de gestión de identidad y seguridad utilizando plataformas móviles desde varias perspectivas, es decir, si un usuario navega a las redes sociales, accede a sus propios dispositivos telefónicos, accede a sus cuentas bancarias, utiliza proveedores de servicios de compras en línea, accede a sus documentos o cuentas personales con información valiosa, navega por Internet o incluso es víctima de ciberataques. En todos los casos antes mencionados, existe la necesidad de tecnologías móviles que protejan la identidad social y el bienestar de los usuarios en el mundo digital, incluido el uso de biometría, software y herramientas de ciberseguridad, autenticación activa y algoritmos anti-suplantación de identidad. y más. Nota de contenido: Part I – Mobile-based Privacy & Security -- Shared Images and Camera Fingerprinting May Lead to Privacy Issues -- Presentation Attacks in Mobile and Continuous Behavioral Biometric Systems -- Personalized Data Minimization Assurance using Bluetooth Low Energy -- Part II – Mobile-based Biometric Technologies -- On Designing a Forensic Toolkit for Rapid Detection of Factors that Impact Face Recognition Performance when Processing Large Scale Face Datasets -- Classification of Soft Biometric Traits when Matching Near-Infrared Long-range Face Images against their Visible Counterparts -- Quality and Match Performance Analysis of Band-Filtered Visible RGB Images -- Unconstrained Face Recognition using Cell Phone Devices: Faces in the Wild -- Face Detection in MWIR Spectrum -- Part III – Mobile-based Active Authentication -- Mobile Active Authentication based on Multiple Biometric and Behavioral Patterns -- Quickest Multiple User Active Authentication -- Iris Recognition on Mobile: Real-Time Feature Extraction and Matching in the Wild -- A Protocol for Decentralized Biometric-based Self-Sovereign Identity Ecosystem -- Towards Wider Adoption of Continuous Authentication on Mobile Devices. 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 Securing Social Identity in Mobile Platforms : Technologies for Security, Privacy and Identity Management [documento electrónico] / Bourlai, Thirimachos, ; Karampelas, Panagiotis, ; Patel, Vishal M., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 262 p. 99 ilustraciones, 90 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-39489-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Computadoras y civilización Sistemas de seguridad Sociología Delitos informáticos Identificación biométrica Computadoras y sociedad Ciencia y tecnología de seguridad Métodos sociológicos cibercrimen Biometría Índice Dewey: 3.034.834 Resumen: El libro presenta investigaciones novedosas en las áreas de identidad social y seguridad al utilizar plataformas móviles. Los temas cubren una amplia gama de aplicaciones relacionadas con la seguridad de la identidad social, así como los últimos avances en el campo, incluida la presentación de métodos de investigación novedosos que están al servicio de todos los ciudadanos que utilizan dispositivos móviles. Más específicamente, las organizaciones académicas, relacionadas con la industria y gubernamentales (cumplimiento de la ley, inteligencia y defensa) se beneficiarán de los temas de investigación de este libro que cubren el concepto de gestión de identidad y seguridad utilizando plataformas móviles desde varias perspectivas, es decir, si un usuario navega a las redes sociales, accede a sus propios dispositivos telefónicos, accede a sus cuentas bancarias, utiliza proveedores de servicios de compras en línea, accede a sus documentos o cuentas personales con información valiosa, navega por Internet o incluso es víctima de ciberataques. En todos los casos antes mencionados, existe la necesidad de tecnologías móviles que protejan la identidad social y el bienestar de los usuarios en el mundo digital, incluido el uso de biometría, software y herramientas de ciberseguridad, autenticación activa y algoritmos anti-suplantación de identidad. y más. Nota de contenido: Part I – Mobile-based Privacy & Security -- Shared Images and Camera Fingerprinting May Lead to Privacy Issues -- Presentation Attacks in Mobile and Continuous Behavioral Biometric Systems -- Personalized Data Minimization Assurance using Bluetooth Low Energy -- Part II – Mobile-based Biometric Technologies -- On Designing a Forensic Toolkit for Rapid Detection of Factors that Impact Face Recognition Performance when Processing Large Scale Face Datasets -- Classification of Soft Biometric Traits when Matching Near-Infrared Long-range Face Images against their Visible Counterparts -- Quality and Match Performance Analysis of Band-Filtered Visible RGB Images -- Unconstrained Face Recognition using Cell Phone Devices: Faces in the Wild -- Face Detection in MWIR Spectrum -- Part III – Mobile-based Active Authentication -- Mobile Active Authentication based on Multiple Biometric and Behavioral Patterns -- Quickest Multiple User Active Authentication -- Iris Recognition on Mobile: Real-Time Feature Extraction and Matching in the Wild -- A Protocol for Decentralized Biometric-based Self-Sovereign Identity Ecosystem -- Towards Wider Adoption of Continuous Authentication on Mobile Devices. 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
