Classification contextuelle des images: Comprendre les données visuelles pour une classification efficace

Une méthode de classification basée sur les informations contextuelles contenues dans les images est appelée classification contextuelle des images. Cette méthode entre dans la catégorie de la reconnaissance de formes en vision par ordinateur. Une approche « contextuelle » est une approche qui se concentre sur la relation entre les pixels proches les uns des autres, également appelée voisinage. La classification des photographies selon l'utilisation des informations contextuelles est l'objectif de cette approche.

Comment vous en bénéficierez

(I) Insights, et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Classification d'images contextuelles

Chapitre 2 : Reconnaissance de formes

Chapitre 3 : Processus gaussien

Chapitre 4 : LPBoost

Chapitre 5 : Apprentissage ponctuel (vision par ordinateur)

Chapitre 6 : Machine à vecteurs avec support des moindres carrés

Chapitre 7 : Diffraction de Fraunhofer équation

Chapitre 8 : Symétrie en mécanique quantique

Chapitre 9 : Modélisation hiérarchique bayésienne

Chapitre 10 : Sous-problèmes de Paden-Kahan

( II) Répondre aux principales questions du public sur la classification contextuelle des images.

(III) Exemples concrets d'utilisation de la classification contextuelle des images dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre pour

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de classification d'images contextuelles.