The goal of object recognition is to label objects from images and to estimate the poses of the labeled objects. The field of object recognition has seen tremendous progress with successful applications in some specific domains such as face recognition. However, the current state-of-the-art methods show unsatisfactory results for more general object domains in complex natural environments with visual ambiguities. In this dissertation, we aim to enhance the object identification and categorization with theguide of visual context and graphical model. In this work, we propose a general framework for the cooperative object identification and object categorization. Examplars used in identification provide useful information of similarity in categorization. Conversely, novel objects are rejected in identification but the proposed object categorization can label the novel objects and segment them out for database update in identification. This work can be helpful to the engineers in artificial intelligence and machine vision.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 5632274-n
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers L0-9783639010336
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
PAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers L0-9783639010336
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
Paperback. Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9783639010336
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. In. Bestandsnummer des Verkäufers ria9783639010336_new
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Paperback. Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 6666-IUK-9783639010336
Anzahl: 10 verfügbar
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 5632274-n
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The goal of object recognition is to label objects from images and to estimate the poses of the labeled objects. The field of object recognition has seen tremendous progress with successful applications in some specific domains such as face recognition. How. Bestandsnummer des Verkäufers 4949064
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Object Identification and Categorization with Visual Context | Hierarchical Graphical Model-based Approaches | Sung-ho Kim (u. a.) | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2013 | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639010336 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 101820079
Anzahl: 5 verfügbar
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The goal of object recognition is to label objects from images and to estimate the poses of the labeled objects. The field of object recognition has seen tremendous progress with successful applications in some specific domains such as face recognition. However, the current state-of-the-art methods show unsatisfactory results for more general object domains in complex natural environments with visual ambiguities. In this dissertation, we aim to enhance the object identification and categorization with theguide of visual context and graphical model. In this work, we propose a general framework for the cooperative object identification and object categorization. Examplars used in identification provide useful information of similarity in categorization. Conversely, novel objects are rejected in identification but the proposed object categorization can label the novel objects and segment them out for database update in identification. This work can be helpful to the engineers in artificial intelligence and machine vision. Bestandsnummer des Verkäufers 9783639010336
Anzahl: 2 verfügbar