Willkommen, schön sind Sie da!
Logo Ex Libris

Coronavirus: Deutliche Lieferverzögerungen Weitere Informationen

Es wird bis auf Weiteres zu deutlichen Wartezeiten und Verspätungen kommen. Um die Wartezeit zu verkürzen liefern wir Ihre Bestellung ab sofort mit A-Post. Zudem bleiben unsere Filialen auf Verordnung des Bundesrates bis auf Weiteres geschlossen. Unsere Corona-Taskforce arbeitet mit Hochdruck daran, dass unsere Mitarbeitenden geschützt sind und wir den Service für Sie, als unsere Kundinnen und Kunden, aufrechterhalten können. Weitere Informationen zu unseren Massnahmen finden Sie unter www.exlibris.ch/de/ueber-uns/massnahmen-corona/.

schliessen

Visual Object Class Recognition using Local Descriptions

  • Kartonierter Einband
  • 168 Seiten
(0) Erste Bewertung abgeben
Bewertungen
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
Alle Bewertungen ansehen
Huge collections of digital images exist on the web, in large company databases or on our private hard disks. When the images have... Weiterlesen
20%
107.00 CHF 85.60
Print on demand - Exemplar wird für Sie besorgt.
Coronavirus: Information zu den Lieferfristen
Aufgrund der aktuellen Lage kommt es zu Lieferverzögerungen. Besten Dank für Ihr Verständnis.
Nur im Online-Shop verfügbar

Beschreibung

Huge collections of digital images exist on the web, in large company databases or on our private hard disks. When the images have not been annotated by keywords, finding pictures containing certain objects is a difficult task. This work deals with the recognition of visual object class members in digital photographs, solely using the image data. The fundamental principle of all methods employed and developed in this thesis is the use of local, visual features. One focus is to find suitable prototype parts for modeling the object classes. Several issues like the suitability of interest point detectors, the fast generation of visual codebooks and the discrepancy between visual and semantic similarity of structures are discussed and advanced techniques are developed based on the findings. The second focus of this work is the modeling of the visual object classes using the local parts. In particular, methods that incorporate the geometric relationship of the local features have proven to be beneficial.

Autorentext

The author studied Computer Science in Media at the University ofApplied Sciences - Augsburg. She specialized in patternrecognition and image processing at the University of Freiburg,where she finished her PhD in 2008.



Klappentext

Huge collections of digital images exist on the web,in large company databases or on our private harddisks. When the images have not been annotated bykeywords, finding pictures containing certain objectsis a difficult task. This work deals with therecognition of visual object class members in digitalphotographs, solely using the image data. Thefundamental principle of all methods employed anddeveloped in this thesis is the use of local, visualfeatures. One focus is to find suitable prototypeparts for modeling the object classes. Several issueslike the suitability of interest point detectors, thefast generation of visual codebooks and thediscrepancy between visual and semantic similarity ofstructures are discussed and advanced techniques aredeveloped based on the findings. The second focus ofthis work is the modeling of the visual objectclasses using the local parts. In particular, methodsthat incorporate the geometric relationship of thelocal features have proven to be beneficial.

Produktinformationen

Titel: Visual Object Class Recognition using Local Descriptions
Autor:
EAN: 9783838105789
ISBN: 978-3-8381-0578-9
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften AG
Genre: Sonstiges
Anzahl Seiten: 168
Gewicht: 267g
Größe: H220mm x B150mm x T10mm
Jahr: 2015