Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces a series of typical Genetic Programming-based approaches to feature learning in image classification Provides broad perceptive insights on what and how Genetic Programming can offer and shows a comprehensive and systematic resear.

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Bibliografische Details

Titel

Genetic Programming for Image Classification

Verlag

Springer International Publishing

Ver�ffentlichungsdatum

2021

Sprache

Englisch

ISBN-10

3030659267

ISBN-13

9783030659264

Bindung

Gebunden

Zustand

New

Verk�uferkataloge

Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book offers several new GP approaches to feature learning for image classification. Image classification is an important task in computer vision and machine learning with a wide range of applications. Feature learning is a fundamental step in image classification, but it is difficult due to the high variations of images. Genetic Programming (GP) is an evolutionary computation technique that can automatically evolve computer programs to solve any given problem. This is an important research field of GP and image classification. No book has been published in this field. This book shows how different techniques, e.g., image operators, ensembles, and surrogate, are proposed and employed to improve the accuracy and/or computational efficiency of GP for image classification. The proposed methods are applied to many different image classification tasks, and the effectiveness and interpretability of the learned models will be demonstrated. This book is suitable as a graduate and postgraduate level textbook in artificial intelligence, machine learning, computer vision, and evolutionary computation.

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