Classificazione delle immagini contestuali: Comprendere i dati visivi per una classificazione efficace

Che cos'è la classificazione delle immagini contestuali

Un metodo di classificazione basato sulle informazioni contestuali contenute nelle immagini viene definito classificazione delle immagini contestuali. Questo metodo rientra nella categoria del riconoscimento di schemi nella visione artificiale. Un approccio "contestuale" è quello che si concentra sulla relazione tra i pixel che sono vicini tra loro, chiamata anche vicinato. La classificazione delle fotografie in base all'utilizzo delle informazioni contestuali è l'obiettivo di questo approccio.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Classificazione di immagini contestuali

Capitolo 2: Riconoscimento di pattern

Capitolo 3: Processo gaussiano

Capitolo 4: LPBoost

Capitolo 5: One-shot learning (visione artificiale)

Capitolo 6: Macchina vettoriale con supporto dei minimi quadrati

Capitolo 7: Diffrazione di Fraunhofer equazione

Capitolo 8: Simmetria nella meccanica quantistica

Capitolo 9: Modellazione gerarchica bayesiana

Capitolo 10: Sottoproblemi di Paden-Kahan

( II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla classificazione delle immagini contestuali.

(III) Esempi reali dell'utilizzo della classificazione delle immagini contestuali in molti campi.

Chi è questo libro per

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di classificazione delle immagini contestuali.