Aktive Kontur: Weiterentwicklung der Computer Vision mit aktiven Konturtechniken

One Billion Knowledgeable · AI-uppläst av Gabriel (från Google)
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Was ist Aktive Kontur


Das Active Contour-Modell, das oft als Schlangen bezeichnet wird, ist ein Framework im Bereich Computer Vision, das ursprünglich von Michael Kass eingeführt wurde , Andrew Witkin und Demetri Terzopoulos. Sein Zweck besteht darin, ein Objekt aus einem zweidimensionalen Bild zu skizzieren, das möglicherweise Rauschen enthält. Objektverfolgung, Formerkennung, Segmentierung, Kantenerkennung und Stereo-Matching sind nur einige der Anwendungen, die Schlangen in großem Umfang nutzen. Das Schlangenmodell wird im Bereich Computer Vision immer beliebter.


Wie Sie davon profitieren


(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen :


Kapitel 1: Aktives Konturmodell


Kapitel 2: Verallgemeinerter Satz von Stokes


Kapitel 3: Potenzieller Fluss


Kapitel 4: Del


Kapitel 5: Lagrange-Multiplikator


Kapitel 6: Variationsrechnung


Kapitel 7: Laplace-Operator


Kapitel 8: Greensche Funktion


Kapitel 9: Kovariante Ableitung


Kapitel 10: Tensorrechnung


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur aktiven Kontur.


( III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz von Active Contour in vielen Bereichen.


Für wen dieses Buch gedacht ist


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über Grundkenntnisse oder Informationen für jede Art von Active Contour hinausgehen möchten.



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