Kontextuelle Bildklassifizierung: Visuelle Daten für eine effektive Klassifizierung verstehen

Eine Klassifizierungsmethode, die auf den in Bildern enthaltenen Kontextinformationen basiert, wird als kontextbezogene Bildklassifizierung bezeichnet. Diese Methode fällt in die Kategorie der Mustererkennung in der Computer Vision. Ein „kontextueller“ Ansatz konzentriert sich auf die Beziehung zwischen den Pixeln, die sich in unmittelbarer Nähe zueinander befinden, was auch als Nachbarschaft bezeichnet wird. Die Klassifizierung der Fotos anhand der Kontextinformationen ist das Ziel dieses Ansatzes.

Wie Sie davon profitieren

(I) Einblicke und Validierungen zu folgenden Themen:

Kapitel 1: Kontextuelle Bildklassifizierung

Kapitel 2: Mustererkennung

Kapitel 3: Gaußscher Prozess

Kapitel 4: LPBoost

Kapitel 5: One-Shot-Lernen (Computer Vision)

Kapitel 6: Kleinste-Quadrate-Unterstützungsvektormaschine

Kapitel 7: Fraunhofer-Beugung Gleichung

Kapitel 8: Symmetrie in der Quantenmechanik

Kapitel 9: Bayesianische hierarchische Modellierung

Kapitel 10: Paden-Kahan-Teilprobleme

( II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur kontextuellen Bildklassifizierung.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der kontextuellen Bildklassifizierung in vielen Bereichen.

Wer dieses Buch ist für

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über Grundkenntnisse oder Informationen für jede Art kontextbezogener Bildklassifizierung hinausgehen möchten.