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Hardcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Couverture différente. Edition 1996. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Different cover. Edition 1996. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Face Geometry and Appearance Modeling: Concepts and Applications
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: AMM Books, Gillingham, KENT, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 4,28
Währung umrechnenEUR 23,05 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Very Good. Unread. In stock ready to dispatch from the UK.
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3D Dynamic Scene Analysis: A Stereo Based Approach
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K, 1992
ISBN 10: 3540554297 ISBN 13: 9783540554295
Sprache: Englisch
Hardcover. Zustand: Bon. Ancien livre de bibliothèque. Traces d'usure sur la couverture. Edition 1992. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. Signs of wear on the cover. Edition 1992. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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3D Dynamic Scene Analysis: A Stereo Based Approach
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K, 1992
ISBN 10: 3540554297 ISBN 13: 9783540554295
Sprache: Englisch
Hardcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Légères traces d'usure sur la couverture. Couverture légèrement déchirée. Salissures sur la tranche. Edition 1992. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Slight signs of wear on the cover. Slightly torn cover. Stains on the edge. Edition 1992. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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EUR 30,76
Währung umrechnenEUR 3,41 für den Versand innerhalb von/der USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbSoft Cover. Zustand: Good. Ex-library with the usual features. Library label on front cover. The interior is clean and tight. Binding is good. Cover shows light wear. Ex-Library.
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EUR 33,53
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Face Geometry and Appearance Modeling: Concepts and Applications
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: AMM Books, Gillingham, KENT, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 23,73
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: New. In stock ready to dispatch from the UK.
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EUR 46,19
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In den WarenkorbZustand: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Boosting-Based Face Detection and Adaptation (Synthesis Lectures on Computer Vision)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 39,33
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Face Geometry and Appearance Modeling: Concepts and Applications
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: Labyrinth Books, Princeton, NJ, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 50,07
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In den WarenkorbZustand: Very Good.
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EUR 48,33
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3D Dynamic Scene Analysis: A Stereo Based Approach (Springer Series in Information Sciences)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 52,33
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Computer Vision and Machine Learning with RGB-D Sensors (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 52,73
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In den WarenkorbZustand: New.
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Face Geometry And Appearance Modeling: Concepts And Applications
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 61,94
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In den WarenkorbZustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
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Face Geometry and Appearance Modeling
Verlag: Cambridge University Press CUP, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
EUR 59,36
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In den WarenkorbZustand: New. vi 307 16 of lates.
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Face Geometry and Appearance Modeling
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 59,06
Währung umrechnenEUR 7,49 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 1 verfügbar
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Face Geometry and Appearance Modeling: Concepts and Applications
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australien
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 68,67
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Computer Vision and Machine Learning with RGB-D Sensors (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,31
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3D Dynamic Scene Analysis: A Stereo Based Approach (Springer Series in Information Sciences)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,31
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Face Geometry and Appearance Modeling
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 61,66
Währung umrechnenEUR 9,95 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. vi 307 16 of lates.
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FACE GEOMETRY AND APPEARANCE MODELING
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 75,76
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EUR 74,08
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 328.
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Face Geometry and Appearance Modeling
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 82,16
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In den WarenkorbHRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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EUR 78,96
Währung umrechnenEUR 3,40 für den Versand innerhalb von/der USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. pp. 328.
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Face Geometry and Appearance Modeling
Verlag: Cambridge University Press, 2011
ISBN 10: 0521898412 ISBN 13: 9780521898416
Sprache: Englisch
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 78,21
Währung umrechnenEUR 5,79 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Computer Vision and Machine Learning with Rgb-D Sensors
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 79,46
Währung umrechnenEUR 7,49 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. pp. 328 163 Illus. (148 Col.).
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Computer Vision and Machine Learning with Rgb-D Sensors
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 81,66
Währung umrechnenEUR 9,95 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. pp. 328.
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Boosting-Based Face Detection and Adaptation
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Sep 2010, 2010
ISBN 10: 303100681X ISBN 13: 9783031006814
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 35,30
Währung umrechnenEUR 60,00 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Face detection, because of its vast array of applications, is one of the most active research areas in computer vision. In this book, we review various approaches to face detection developed in the past decade, with more emphasis on boosting-based learning algorithms. We then present a series of algorithms that are empowered by the statistical view of boosting and the concept of multiple instance learning. We start by describing a boosting learning framework that is capable to handle billions of training examples. It differs from traditional bootstrapping schemes in that no intermediate thresholds need to be set during training, yet the total number of negative examples used for feature selection remains constant and focused (on the poor performing ones). A multiple instance pruning scheme is then adopted to set the intermediate thresholds after boosting learning. This algorithm generates detectors that are both fast and accurate. We then present two multiple instance learning schemesfor face detection, multiple instance learning boosting (MILBoost) and winner-take-all multiple category boosting (WTA-McBoost). MILBoost addresses the uncertainty in accurately pinpointing the location of the object being detected, while WTA-McBoost addresses the uncertainty in determining the most appropriate subcategory label for multiview object detection. Both schemes can resolve the ambiguity of the labeling process and reduce outliers during training, which leads to improved detector performances. In many applications, a detector trained with generic data sets may not perform optimally in a new environment. We propose detection adaption, which is a promising solution for this problem. We present an adaptation scheme based on the Taylor expansion of the boosting learning objective function, and we propose to store the second order statistics of the generic training data for future adaptation. We show that with a small amount of labeled data in the new environment, the detector'sperformance can be greatly improved. We also present two interesting applications where boosting learning was applied successfully. The first application is face verification for filtering and ranking image/video search results on celebrities. We present boosted multi-task learning (MTL), yet another boosting learning algorithm that extends MILBoost with a graphical model. Since the available number of training images for each celebrity may be limited, learning individual classifiers for each person may cause overfitting. MTL jointly learns classifiers for multiple people by sharing a few boosting classifiers in order to avoid overfitting. The second application addresses the need of speaker detection in conference rooms. The goal is to find who is speaking, given a microphone array and a panoramic video of the room. We show that by combining audio and visual features in a boosting framework, we can determine the speaker's position very accurately. Finally, we offer our thoughts on future directions for face detection. Table of Contents: A Brief Survey of the Face Detection Literature / Cascade-based Real-Time Face Detection / Multiple Instance Learning for Face Detection / Detector Adaptation / Other Applications / Conclusions and Future WorkSpringer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 144 pp. Englisch.
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Boosting-Based Face Detection and Adaptation
Verlag: Springer International Publishing, 2010
ISBN 10: 303100681X ISBN 13: 9783031006814
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 35,30
Währung umrechnenEUR 61,42 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Face detection, because of its vast array of applications, is one of the most active research areas in computer vision. In this book, we review various approaches to face detection developed in the past decade, with more emphasis on boosting-based learning algorithms. We then present a series of algorithms that are empowered by the statistical view of boosting and the concept of multiple instance learning. We start by describing a boosting learning framework that is capable to handle billions of training examples. It differs from traditional bootstrapping schemes in that no intermediate thresholds need to be set during training, yet the total number of negative examples used for feature selection remains constant and focused (on the poor performing ones). A multiple instance pruning scheme is then adopted to set the intermediate thresholds after boosting learning. This algorithm generates detectors that are both fast and accurate. We then present two multiple instance learning schemesfor face detection, multiple instance learning boosting (MILBoost) and winner-take-all multiple category boosting (WTA-McBoost). MILBoost addresses the uncertainty in accurately pinpointing the location of the object being detected, while WTA-McBoost addresses the uncertainty in determining the most appropriate subcategory label for multiview object detection. Both schemes can resolve the ambiguity of the labeling process and reduce outliers during training, which leads to improved detector performances. In many applications, a detector trained with generic data sets may not perform optimally in a new environment. We propose detection adaption, which is a promising solution for this problem. We present an adaptation scheme based on the Taylor expansion of the boosting learning objective function, and we propose to store the second order statistics of the generic training data for future adaptation. We show that with a small amount of labeled data in the new environment, the detector'sperformance can be greatly improved. We also present two interesting applications where boosting learning was applied successfully. The first application is face verification for filtering and ranking image/video search results on celebrities. We present boosted multi-task learning (MTL), yet another boosting learning algorithm that extends MILBoost with a graphical model. Since the available number of training images for each celebrity may be limited, learning individual classifiers for each person may cause overfitting. MTL jointly learns classifiers for multiple people by sharing a few boosting classifiers in order to avoid overfitting. The second application addresses the need of speaker detection in conference rooms. The goal is to find who is speaking, given a microphone array and a panoramic video of the room. We show that by combining audio and visual features in a boosting framework, we can determine the speaker's position very accurately. Finally, we offer our thoughts on future directions for face detection. Table of Contents: A Brief Survey of the Face Detection Literature / Cascade-based Real-Time Face Detection / Multiple Instance Learning for Face Detection / Detector Adaptation / Other Applications / Conclusions and Future Work.
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3D Dynamic Scene Analysis
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642634850 ISBN 13: 9783642634857
Sprache: Englisch
EUR 48,37
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