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Riemannian Computing in Computer Vision ISBN 13: 9783319229560

Riemannian Computing in Computer Vision - Hardcover

 
9783319229560: Riemannian Computing in Computer Vision

Inhaltsangabe

This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volume includes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours).

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Über die Autorin bzw. den Autor

Pavan Turaga is an Assistant Professor at Arizona State University Anuj Srivastava is a Professor at Florida State University

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This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volume includes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours).

· Illustrates Riemannian computing theory on applications in computer vision, machine learning, and robotics

· Emphasis on algorithmic advances that will allow re-application in other contexts

· Written by leading researchers in computer vision and Riemannian computing, from universities and industry

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  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2015
  • ISBN 10 3319229567
  • ISBN 13 9783319229560
  • EinbandTapa dura
  • SpracheEnglisch
  • Auflage1
  • Anzahl der Seiten400
  • HerausgeberTuraga Pavan K., Srivastava Anuj
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Verlag: Springer, 2016
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volume includes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours). 400 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783319229560

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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volume includes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours). Bestandsnummer des Verkäufers 9783319229560

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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volumeincludes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours).Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 400 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783319229560

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