Pour les humains, la reconnaissance d'objets semble triviale. Nous pouvons facilement identifier des objets dans notre environnement, quelles que soient les circonstances, qu'ils soient à l'envers, de couleur ou de texture différente, partiellement occultés, etc. Même les objets qui se présentent sous de nombreuses formes différentes, comme les vases, ou les objets qui sont sujets à des déviations de forme considérables, comme les arbres, peuvent facilement être généralisés par notre cerveau à un type d'objet. L'identification des objets se fait par l'intégration de l'extraction de caractéristiques invariantes d'échelle (SIFT) et la représentation de l'indice de forme des images de gamme permet de faire correspondre des surfaces à des échelles et des orientations différentes. L'indice de forme obtenu est utilisé comme descripteur local ou descripteur de point clé. Les descripteurs de points clés sont identifiés là où les valeurs de l'indice de forme sont extrêmes. Le projet proposé est donc destiné à l'identification d'objets et utilise deux propriétés différentes : les propriétés de la surface 3D pour l'identification de l'indice de forme et la transformée de caractéristiques invariante à l'échelle 2D pour la détection des points clés et l'extraction des caractéristiques. La méthode proposée peut s'appliquer à des images de plage mises à l'échelle, pivotées et occultées.
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Kishore Kumar D a obtenu sa maîtrise en génie logiciel à l'université VIT de Vellore en 2015. Il a réalisé de nombreux projets. Il travaille à Cognizant Tech. Sols. Le deuxième auteur, Chiranji Lal Chowdhary, a obtenu son B.E. et son M.Tech. en CSE. Il a plus de 10 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche. Il travaille à l'Université VIT de Vellore en Inde.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Pour les humains, la reconnaissance d'objets semble triviale. Nous pouvons facilement identifier des objets dans notre environnement, quelles que soient les circonstances, qu'ils soient a l'envers, de couleur ou de texture differente, partiellement occultes, etc. Meme les objets qui se presentent sous de nombreuses formes differentes, comme les vases, ou les objets qui sont sujets a des deviations de forme considerables, comme les arbres, peuvent facilement etre generalises par notre cerveau a un type d'objet. L'identification des objets se fait par l'integration de l'extraction de caracteristiques invariantes d'echelle (SIFT) et la representation de l'indice de forme des images de gamme permet de faire correspondre des surfaces a des echelles et des orientations differentes. L'indice de forme obtenu est utilise comme descripteur local ou descripteur de point cle. Les descripteurs de points cles sont identifies la ou les valeurs de l'indice de forme sont extremes. Le projet propose est donc destine a l'identification d'objets et utilise deux proprietes differentes: les proprietes de la surface 3D pour l'identification de l'indice de forme et la transformee de caracteristiques invariante a l'echelle 2D pour la detection des points cles et l'extraction des caracteristiques. La methode proposee peut s'appliquer a des images de plage mises a l'echelle, pivotees et occultees. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206763413
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Pour les humains, la reconnaissance d'objets semble triviale. Nous pouvons facilement identifier des objets dans notre environnement, quelles que soient les circonstances, qu'ils soient à l'envers, de couleur ou de texture différente, partiellement occultés, etc. Même les objets qui se présentent sous de nombreuses formes différentes, comme les vases, ou les objets qui sont sujets à des déviations de forme considérables, comme les arbres, peuvent facilement être généralisés par notre cerveau à un type d'objet. L'identification des objets se fait par l'intégration de l'extraction de caractéristiques invariantes d'échelle (SIFT) et la représentation de l'indice de forme des images de gamme permet de faire correspondre des surfaces à des échelles et des orientations différentes. L'indice de forme obtenu est utilisé comme descripteur local ou descripteur de point clé. Les descripteurs de points clés sont identifiés là où les valeurs de l'indice de forme sont extrêmes. Le projet proposé est donc destiné à l'identification d'objets et utilise deux propriétés différentes : les propriétés de la surface 3D pour l'identification de l'indice de forme et la transformée de caractéristiques invariante à l'échelle 2D pour la détection des points clés et l'extraction des caractéristiques. La méthode proposée peut s'appliquer à des images de plage mises à l'échelle, pivotées et occultées. 56 pp. Französisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206763413
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Pour les humains, la reconnaissance d'objets semble triviale. Nous pouvons facilement identifier des objets dans notre environnement, quelles que soient les circonstances, qu'ils soient a l'envers, de couleur ou de texture differente, partiellement occultes, etc. Meme les objets qui se presentent sous de nombreuses formes differentes, comme les vases, ou les objets qui sont sujets a des deviations de forme considerables, comme les arbres, peuvent facilement etre generalises par notre cerveau a un type d'objet. L'identification des objets se fait par l'integration de l'extraction de caracteristiques invariantes d'echelle (SIFT) et la representation de l'indice de forme des images de gamme permet de faire correspondre des surfaces a des echelles et des orientations differentes. L'indice de forme obtenu est utilise comme descripteur local ou descripteur de point cle. Les descripteurs de points cles sont identifies la ou les valeurs de l'indice de forme sont extremes. Le projet propose est donc destine a l'identification d'objets et utilise deux proprietes differentes: les proprietes de la surface 3D pour l'identification de l'indice de forme et la transformee de caracteristiques invariante a l'echelle 2D pour la detection des points cles et l'extraction des caracteristiques. La methode proposee peut s'appliquer a des images de plage mises a l'echelle, pivotees et occultees. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206763413
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