寄付 2024年9月15日 – 2024年10月1日 募金について

Information Theory in Computer Vision and Pattern...

Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition

Francisco Escolano, Pablo Suau, Boyán Bonev (auth.)
この本はいかがでしたか?
ファイルの質はいかがですか?
質を評価するには、本をダウンロードしてください。
ダウンロードしたファイルの質はいかがでしたか?
Information theory has proved to be effective for solving many computer vision and pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information…), principles (maximum entropy, minimax entropy…) and theories (rate distortion theory, method of types…). This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to a cross-fertilization of both areas.
年:
2009
版:
1
出版社:
Springer-Verlag London
言語:
english
ページ:
364
ISBN 10:
1848822979
ISBN 13:
9781848822979
ファイル:
PDF, 12.65 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2009
オンラインで読む
への変換進行中。
への変換が失敗しました。