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Classificazione delle immagini contestuali - Comprendere i dati visivi per una classificazione efficace - cover

Classificazione delle immagini contestuali - Comprendere i dati visivi per una classificazione efficace

Fouad Sabry

Traducteur Cosimo Pinto

Maison d'édition: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]

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Synopsis

Che cos'è la classificazione delle immagini contestuali
 
Un metodo di classificazione basato sulle informazioni contestuali contenute nelle immagini viene definito classificazione delle immagini contestuali. Questo metodo rientra nella categoria del riconoscimento di schemi nella visione artificiale. Un approccio "contestuale" è quello che si concentra sulla relazione tra i pixel che sono vicini tra loro, chiamata anche vicinato. La classificazione delle fotografie in base all'utilizzo delle informazioni contestuali è l'obiettivo di questo approccio.
 
Come trarrai vantaggio
 
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
 
Capitolo 1: Classificazione di immagini contestuali
 
Capitolo 2: Riconoscimento di pattern
 
Capitolo 3: Processo gaussiano
 
Capitolo 4: LPBoost
 
Capitolo 5: One-shot learning (visione artificiale)
 
Capitolo 6: Macchina vettoriale con supporto dei minimi quadrati
 
Capitolo 7: Diffrazione di Fraunhofer equazione
 
Capitolo 8: Simmetria nella meccanica quantistica
 
Capitolo 9: Modellazione gerarchica bayesiana
 
Capitolo 10: Sottoproblemi di Paden-Kahan
 
( II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla classificazione delle immagini contestuali.
 
(III) Esempi reali dell'utilizzo della classificazione delle immagini contestuali in molti campi.
 
Chi è questo libro per
 
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di classificazione delle immagini contestuali.
 
 
 
 
Disponible depuis: 05/05/2024.
Longueur d'impression: 144 pages.

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