Beschreibung
This book presents a broad selection of cutting-edge research, covering both theoretical and practical aspects of reconstruction, registration, and recognition. The text provides an overview of challenging areas and descriptions of novel algorithms. Features: investigates visual features, trajectory features, and stereo matching; reviews the main challenges of semi-supervised object recognition, and a novel method for human action categorization; presents a framework for the visual localization of MAVs, and for the use of moment constraints in convex shape optimization; examines solutions to the co-recognition problem, and distance-based classifiers for large-scale image classification; describes how the four-color theorem can be used for solving MRF problems; introduces a Bayesian generative model for understanding indoor environments, and a boosting approach for generalizing the k-NN rule; discusses the issue of scene-specific object detection, and an approach for making temporal super resolution video.
Autorenportrait
Dr. Giovanni Maria Farinella is Adjunct Professor of Computer Science at the University of Catania, Italy, and Contract Professor of Computer Vision at the School of Arts of Catania, Italy.Dr.Sebastiano Battiato is Associate Professor at the University of Catania, Italy.Dr. Roberto Cipolla is Professor of Information Engineeringat the University of Cambridge, UK.
Inhalt
Visual Features: From Early Concepts to Modern Computer Vision.- Where Next in Object Recognition and How Much Supervision Do We Need?.- Recognizing Human Actions by Using Effective Codebooks and Tracking.- Evaluating and Extending Trajectory Features for Activity Recognition.- Co-Recognition of Images and Videos: Unsupervised Matching of Identical Object Patterns and its Applications.- Stereo Matching: State-of-the-Art and Research Challenges.- Visual Localization for Micro Aerial Vehicles in Urban Outdoor Environments.- Moment Constraints in Convex Optimization for Segmentation and Tracking.- Large Scale Metric Learning for Distance-Based Image Classification on Open Ended Data Sets.- Top-Down Bayesian Inference of Indoor Scenes.- Efficient Loopy Belief Propagation Using the Four Color Theorem.- Boosting k-Nearest Neighbors Classification.- Learning Object Detectors in Stationary Environments.- Video Temporal Super-Resolution Based on Self-Similarity.
Informationen zu E-Books
„E-Book“ steht für digitales Buch. Um diese Art von Büchern lesen zu können wird entweder eine spezielle Software für Computer, Tablets und Smartphones oder ein E-Book Reader benötigt. Da viele verschiedene Formate (Dateien) für E-Books existieren, gilt es dabei, einiges zu beachten.
Von uns werden digitale Bücher in drei Formaten ausgeliefert. Die Formate sind EPUB mit DRM (Digital Rights Management), EPUB ohne DRM und PDF. Bei den Formaten PDF und EPUB ohne DRM müssen Sie lediglich prüfen, ob Ihr E-Book Reader kompatibel ist. Wenn ein Format mit DRM genutzt wird, besteht zusätzlich die Notwendigkeit, dass Sie einen kostenlosen Adobe® Digital Editions Account besitzen. Wenn Sie ein E-Book, das Adobe® Digital Editions benötigt herunterladen, erhalten Sie eine ASCM-Datei, die zu Digital Editions hinzugefügt und mit Ihrem Account verknüpft werden muss. Einige E-Book Reader (zum Beispiel PocketBook Touch) unterstützen auch das direkte Eingeben der Login-Daten des Adobe Accounts – somit können diese ASCM-Dateien direkt auf das betreffende Gerät kopiert werden.
Da E-Books nur für eine begrenzte Zeit – in der Regel 6 Monate – herunterladbar sind, sollten Sie stets eine Sicherheitskopie auf einem Dauerspeicher (Festplatte, USB-Stick oder CD) vorsehen. Auch ist die Menge der Downloads auf maximal 5 begrenzt.
