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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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Deep Learning in Biometrics
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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
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Deep Learning In Biometrics
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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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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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
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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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Deep Learning In Biometrics
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Deep Learning in Biometrics
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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
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Domain Adaptation for Visual Understanding
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Deep Learning In Biometrics
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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 | 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, Springer Nature Switzerland Aug 2021, 2021
ISBN 10: 3030306739 ISBN 13: 9783030306731
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 156 pp. Englisch.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jan 2020, 2020
ISBN 10: 3030306704 ISBN 13: 9783030306700
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 156 pp. Englisch.
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Machine Intelligence and Signal Processing
Sprache: Englisch
Verlag: Springer India, Springer India Okt 2015, 2015
ISBN 10: 8132226240 ISBN 13: 9788132226246
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This book comprises chapters on key problems in machine learning and signal processing arenas. The contents of the book are a result of a 2014 Workshop on Machine Intelligence and Signal Processing held at the Indraprastha Institute of Information Technology. Traditionally, signal processing and machine learning were considered to be separate areas of research. However in recent times the two communities are getting closer. In a very abstract fashion, signal processing is the study of operator design. The contributions of signal processing had been to device operators for restoration, compression, etc. Applied Mathematicians were more interested in operator analysis. Nowadays signal processing research is gravitating towards operator learning ¿ instead of designing operators based on heuristics (for example wavelets), the trend is to learn these operators (for example dictionary learning). And thus, the gap between signal processing and machine learning is fast converging. The 2014 Workshop on Machine Intelligence and Signal Processing was one of the few unique events that are focused on the convergence of the two fields. The book is comprised of chapters based on the top presentations at the workshop. This book has three chapters on various topics of biometrics ¿ two are on face detection and one on iris recognition; all from top researchers in their field. There are four chapters on different biomedical signal / image processing problems. Two of these are on retinal vesselclassification and extraction; one on biomedical signal acquisition and the fourth one on region detection. There are three chapters on data analysis ¿ a topic gaining immense popularity in industry and academia. One of these shows a novel use of compressed sensing in missing sales data interpolation. Another chapter is on spam detection and the third one is on simple one-shot movie rating prediction. Four other chapters cover various cutting edge miscellaneous topics on character recognition, software effort prediction, speech recognition and non-linear sparse recovery. The contents of this book will prove useful to researchers, professionals and students in the domains of machine learning and signal processing.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 176 pp. Englisch.
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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
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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.
