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Sinossi
Some of the fundamental constraints of automated machine vision have been the inability automatically to adapt parameter settings or utilize previous adaptations in changing environments. Symbolic Visual Learning presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Using this state-of-the-art recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Written as a companion volume to Early Visual Learning (edited by S. Nayar and T. Poggio), this book is intended for researchers and students in machine vision and machine learning.
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Contenuti
- 1: K. Ikeuchi and M. Veloso: The Visual Learning Problem
- 2: L. Grewe and A. Kak: MULTI-HASH: Learning Object Attributes and Hash Tables for Fast 3D Object Recognition
- 3: B.A. Draper: Learning Control Strategies for Object Recognition
- 4: A. Teller and M. Veloso: PADO: A New Learning Architecture for Object Recognition
- 5: K.L. Boyer and K. Sengupta: Learning Organization Hierarchies of Large Modelbases for Fast Recognition
- 6: L. Stark et al.: Application of Machine Learning in Function-Based Recognition
- 7: H. Matsubara, K. Sakaue and K. Yamamoto: Learning a Visual Model and an Image Processing Strategy from a Series of Silhouette Images on MIRACLE-IV
- 8: K. Ikeuchi, T. Suehiro and S.B. Kang: Assembly Plan from Observation
- 9: J.M. Siskind: Visual Event Perception
- 10: P.R. Cooper and M.A. Brand: A Knowledge Framework for Seeing and Learning
- 11: J. O'Sullivan, T.M. Mitchell and S. Thrun: Explanation Based Learning for Mobile Robot Perception
- 12: A. Redish and D.S. Touretzky: Navigation with Landmarks: Computing Goal Locations from Place Codes
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Risultati della ricerca per Symbolic Visual Learning
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Symbolic Visual Learning
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Oxford University Press, Incorporated, 1997
ISBN 10: 0195098706
ISBN 13: 9780195098709
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Oxford University Press, 1997
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Condizione: New. This work presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Using this recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Editor(s): Ikeuchi, Katsuchi; Veloso, Manuela M.; Velosa, Manuela. Num Pages: 368 pages, halftone and line figures, tables. BIC Classification: UYQN; UYQV. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 263 x 185 x 22. Weight in Grams: 825. . 1997. Hardback. . . . . Codice articolo V9780195098709
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 368 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Some of the fundamental constraints of automated machine vision have been the inability automatically to adapt parameter settings or utilize previous adaptations in changing environments. Symbolic Visual Learning, as presented in this book, consists of an area of research that tries to overcome these fundamental constraints, enhancing state-of-the-art recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience, and outperform conventional static designs. It was written as a companion volume to Early Visual Learning edited by S. Nayar and T. Poggio. Codice articolo 10050240/202
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Condizione: New. This work presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Using this recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Editor(s): Ikeuchi, Katsuchi; Veloso, Manuela M.; Velosa, Manuela. Num Pages: 368 pages, halftone and line figures, tables. BIC Classification: UYQN; UYQV. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 263 x 185 x 22. Weight in Grams: 825. . 1997. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland. Codice articolo V9780195098709
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