Título :	Foundations of Computer Vision : Computational Geometry, Visual Image Structures and Object Shape Detection
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Peters, James F., Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XVII, 431 p. 354 ilustraciones, 301 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-52483-2
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Visión por computador  Inteligencia artificial  Teoría de grafos
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro presenta los fundamentos de la visión por computadora (CV), centrándose en la extracción de información útil de imágenes y vídeos digitales. Incluye una gran cantidad de métodos utilizados para detectar y clasificar objetos de imagen y sus formas, y es el primer libro que aplica un trío de herramientas (geometría computacional, topología y algoritmos) para resolver problemas de CV, seguimiento de formas en el reconocimiento de objetos de imagen y detectar la repetición. de formas en imágenes individuales y fotogramas de vídeo. La geometría computacional proporciona una visualización de estructuras topológicas, como vecindades de puntos incrustados en imágenes, mientras que la topología de imágenes nos proporciona estructuras útiles en el análisis y clasificación de regiones de imágenes. Los algoritmos proporcionan un medio práctico, paso a paso, para visualizar estructuras de imágenes. Las implementaciones de métodos CV en Matlab y Mathematica, la clasificación de los problemas de los capítulos con los símbolos (fácilmente resuelto) y (desafiante) y su extenso glosario de palabras clave, ejemplos y conexiones con el tejido de CV hacen del libro un recurso invaluable para estudiantes universitarios avanzados. y estudiantes de primer año de posgrado en Ingeniería, Informática o Matemática Aplicada. Ofrece información sobre el diseño de experimentos de CV, la inclusión de métodos de procesamiento de imágenes en proyectos de CV, así como la reconstrucción e interpretación de escenas naturales grabadas.
Nota de contenido:	Basics Leading to Machine Vision -- Working with Pixels -- Visualising Pixel Intensity Distributions -- Linear Filtering -- Edges, Lines, Corners, Gaussian kernel and Voronoï Meshes -- Delaunay Mesh Segmentation -- Video Processing. An Introduction to Real-Time and Offline Video Analysis -- Lowe Keypoints, Maximal Nucleus Clusters, Contours and Shapes -- Postscript. Where Do Shapes fit into the Computer Vision Landscape?.
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

Foundations of Computer Vision : Computational Geometry, Visual Image Structures and Object Shape Detection [documento electrónico] / Peters, James F., Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVII, 431 p. 354 ilustraciones, 301 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-52483-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Visión por computador  Inteligencia artificial  Teoría de grafos
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro presenta los fundamentos de la visión por computadora (CV), centrándose en la extracción de información útil de imágenes y vídeos digitales. Incluye una gran cantidad de métodos utilizados para detectar y clasificar objetos de imagen y sus formas, y es el primer libro que aplica un trío de herramientas (geometría computacional, topología y algoritmos) para resolver problemas de CV, seguimiento de formas en el reconocimiento de objetos de imagen y detectar la repetición. de formas en imágenes individuales y fotogramas de vídeo. La geometría computacional proporciona una visualización de estructuras topológicas, como vecindades de puntos incrustados en imágenes, mientras que la topología de imágenes nos proporciona estructuras útiles en el análisis y clasificación de regiones de imágenes. Los algoritmos proporcionan un medio práctico, paso a paso, para visualizar estructuras de imágenes. Las implementaciones de métodos CV en Matlab y Mathematica, la clasificación de los problemas de los capítulos con los símbolos (fácilmente resuelto) y (desafiante) y su extenso glosario de palabras clave, ejemplos y conexiones con el tejido de CV hacen del libro un recurso invaluable para estudiantes universitarios avanzados. y estudiantes de primer año de posgrado en Ingeniería, Informática o Matemática Aplicada. Ofrece información sobre el diseño de experimentos de CV, la inclusión de métodos de procesamiento de imágenes en proyectos de CV, así como la reconstrucción e interpretación de escenas naturales grabadas.
Nota de contenido:	Basics Leading to Machine Vision -- Working with Pixels -- Visualising Pixel Intensity Distributions -- Linear Filtering -- Edges, Lines, Corners, Gaussian kernel and Voronoï Meshes -- Delaunay Mesh Segmentation -- Video Processing. An Introduction to Real-Time and Offline Video Analysis -- Lowe Keypoints, Maximal Nucleus Clusters, Contours and Shapes -- Postscript. Where Do Shapes fit into the Computer Vision Landscape?.
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