Aktive Kontur: Weiterentwicklung der Computer Vision mit aktiven Konturtechniken

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.