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

· Visione Computerizzata [Italian] Libro 83 · One Billion Knowledgeable
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144
pagine
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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.



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