Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Jun 2018, 2018
Serie: Buch 57 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
- Neu

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 224 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319831909
- Titel
- Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications
- Autor
- Vittorio Murino
- Verlag
- Springer International Publishing Jun 2018
- Erscheinungsjahr
- 2018
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319831909
- ISBN-13
- 9783319831909
- Artikelgewicht
- 388 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x12 mm
- Serie
- Buch 57 von 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Hà Quang Minh is a researcher in the Pattern Analysis and Computer Vision (PAVIS) group, at the Italian Institute of Technology (IIT), in Genoa, Italy.
Dr. Vittorio Murino is a full professor at the University of Verona Department of Computer Science, and the Director of the PAVIS group at the IIT.„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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