Low-Rank Models in Visual Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Jun 2017, 2017
Serie: Buch 3 von 10 - 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 -Low-Rank Models in Visual Analysis: Theories, Algorithms, and Applications presents the state-of-the-art on low-rank models and their application to visual analysis. It provides insight into the ideas behind the models and their algorithms, giving details of their formulation and deduction. The main applications included are video denoising, background modeling, image alignment and rectification, motion segmentation, image segmentation and image saliency detection. Readers will learn which Low-rank models are highly useful in practice (both linear and nonlinear models), how to solve low-rank models efficiently, and how to apply low-rank models to real problems. 260 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9780128127315
- Titel
- Low-Rank Models in Visual Analysis
- Autor
- Hongyang Zhang
- Verlag
- Elsevier Science Jun 2017
- Veröffentlichungsjahr
- 2017
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0128127317
- ISBN-13
- 9780128127315
- Artikelgewicht
- 408 Gramm
- Abmessungen
- 230x152x16 mm
- Serie
- Buch 3 von 10: Computer Vision and Pattern Recognition
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Über die Autorin bzw. den Autor
(MOE), School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University. His research areas include computer vision, image processing, machine learning, pattern recognition, and numerical optimization. He is an area chair of CVPR 2014/2016, ICCV 2015 and NIPS 2015 and a senior program committee member of AAAI 2016/2017 and IJCAI 2016. He is an associate editor of IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence and International J. Computer Vision. He is an
IAPR fellow.
Hongyang Zhang received the Master’s degree in computer science from Peking University, Beijing, China in 2015. He is now a Ph.D. candidate in Machine Learning
Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA. His research areas include machine learning, statistics, and optimization.
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