Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications : For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing, 2016

3319450255 / 9783319450254

Serie: Buch 57 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a selection of the most recent algorithmic advances in Riemannian geometry in the context of machine learning, statistics, optimization, computer vision, and related fields. The unifying theme of the different chapters in the book is the exploitation of the geometry of data using the mathematical machinery of Riemannian geometry. As demonstrated by all the chapters in the book, when the data is intrinsically non-Euclidean, the utilization of this geometrical information can lead to better algorithms that can capture more accurately the structures inherent in the data, leading ultimately to better empirical performance. This book is not intended to be an encyclopedic compilation of the applications of Riemannian geometry. Instead, it focuses on several important research directions that are currently actively pursued by researchers in the field. These include statistical modeling and analysis on manifolds,optimization on manifolds, Riemannian manifolds and kernel methods, and dictionary learning and sparse coding on manifolds. Examples of applications include novel algorithms for Monte Carlo sampling and Gaussian Mixture Model fitting, 3D brain image analysis,image classification, action recognition, and motion tracking.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319450254

Titel
Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications : For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization
Autor
Vittorio Murino
Verlag
Springer International Publishing
Erscheinungsjahr
2016
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319450255
ISBN-13
9783319450254
Artikelgewicht
547 Gramm
Abmessungen
241x160x17 mm
Serie
Buch 57 von 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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