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Machine Learning in Computer Vision

Machine Learning in Computer Vision

von: Nicu Sebe, Ira Cohen, Ashutosh Garg

Springer-Verlag, 2005

ISBN: 9781402032752, 257 Seiten

Format: PDF, OL

Mac OSX,Windows PC,Mac OSX,Windows PC Online-Lesen für: Linux,Mac OSX,Windows PC

Preis: 95,23 EUR

  • Einfach fantastisch! - Neue Rezepte, Tipps & Tricks der Spitzenköchin
    Die Jäger - Thriller
    Der elektrische Kuss - Roman
    Der Besucher - Roman
    Sterben - Roman
    Quofum - Roman
    Die Herzsprechstunde - Auf das Herz hören. Stress abbauen. Gesund bleiben
    Heile Welt - Roman
  • Sie nennen es Leben - Werden wir von der digitalen Generation abgehängt?
    Die Blütenapotheke - Über die Heilkraft von Lavendel, Veilchen, Rose und anderen essbaren Blüten
    Martha Argerich - Die Löwin am Klavier
    Der kleine Wählerhasser - Was Politiker wirklich über die Bürger denken
    Ich koch´ einfach! - Lieblingsrezepte mit regionalen Produkten
    Schwarzbuch Bundeswehr - Überfordert, demoralisiert, im Stich gelassen
    Die wunderbare Welt der Rosie Duncan - Roman
    Erst ich ein Stück, dann du - Sachgeschichten & Sachwissen - Dinosaurier
 

Mehr zum Inhalt

Machine Learning in Computer Vision


 

The goal of this book is to address the use of several important machine learning techniques into computer vision applications. An innovative combination of computer vision and machine learning techniques has the promise of advancing the field of computer vision, which contributes to better understanding of complex real-world applications.
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The effective usage of machine learning technology in real-world computer vision problems requires understanding the domain of application, abstraction of a learning problem from a given computer vision task, and the selection of appropriate representations for the learnable (input) and learned (internal) entities of the system. In this book, we address all these important aspects from a new perspective: that the key element in the current computer revolution is the use of machine learning to capture the variations in visual appearance, rather than having the designer of the model accomplish this. As a bonus, models learned from large datasets are likely to be more robust and more realistic than the brittle all-design models.