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Deep Learning in Biometrics
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Deep Learning in Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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In den WarenkorbZustand: New. Mayank Vatsa is an Associate Professor at IIIT New Delhi. He has authored more than 150 publications dealing with biometrics, image processing, machine learning and information fusion. He is a Senior Member of IEEE.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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Machine Intelligence and Signal Processing (Advances in Intelligent Systems and Computing, 390)
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DEEP LEARNING IN BIOMETRICS
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Deep Learning In Biometrics
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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Zustand: New. 1st ed. 2020 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Deep Learning In Biometrics
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning in Biometrics
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Okt 2023, 2023
ISBN 10: 1032653108 ISBN 13: 9781032653105
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book will cover all the topics in deep learning, namely convolutional neural networks, deep belief network and stacked autoenders. The focus will be on the application of these techniques to various biometric modalities: face, iris, palmprint, and fingerprints.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2021
ISBN 10: 3030306739 ISBN 13: 9783030306731
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning In Biometrics
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 154,03
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Domain Adaptation for Visual Understanding | Richa Singh (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030306731 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Intelligence and Signal Processing | Richa Singh (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Intelligent Systems and Computing | x | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9788132226246 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030306739 ISBN 13: 9783030306731
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This unique volume reviews the latest advances in domain adaptation in the training of machine learning algorithms for visual understanding, offering valuable insights from an international selection of experts in the field. The text presents a diverse selection of novel techniques, covering applications of object recognition, face recognition, and action and event recognition.Topics and features: reviews the domain adaptation-based machine learning algorithms available for visual understanding, and provides a deep metric learning approach; introduces a novel unsupervised method for image-to-image translation, and a video segment retrieval model that utilizes ensemble learning; proposes a unique way to determine which dataset is most useful in the base training, in order to improve the transferability of deep neural networks; describes a quantitative method for estimating the discrepancy between the source and target data to enhance image classification performance; presentsa technique for multi-modal fusion that enhances facial action recognition, and a framework for intuition learning in domain adaptation; examines an original interpolation-based approach to address the issue of tracking model degradation in correlation filter-based methods.This authoritative work will serve as an invaluable reference for researchers and practitioners interested in machine learning-based visual recognition and understanding.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030306704 ISBN 13: 9783030306700
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This unique volume reviews the latest advances in domain adaptation in the training of machine learning algorithms for visual understanding, offering valuable insights from an international selection of experts in the field. The text presents a diverse selection of novel techniques, covering applications of object recognition, face recognition, and action and event recognition.Topics and features: reviews the domain adaptation-based machine learning algorithms available for visual understanding, and provides a deep metric learning approach; introduces a novel unsupervised method for image-to-image translation, and a video segment retrieval model that utilizes ensemble learning; proposes a unique way to determine which dataset is most useful in the base training, in order to improve the transferability of deep neural networks; describes a quantitative method for estimating the discrepancy between the source and target data to enhance image classification performance; presentsa technique for multi-modal fusion that enhances facial action recognition, and a framework for intuition learning in domain adaptation; examines an original interpolation-based approach to address the issue of tracking model degradation in correlation filter-based methods.This authoritative work will serve as an invaluable reference for researchers and practitioners interested in machine learning-based visual recognition and understanding.
