Artificial Intelligence, Computer Vision and 3D Display
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2026
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- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This Reprint features nine peer-reviewed open-access articles from Electronics' special issue on the interdisciplinary synergy of artificial intelligence, computer vision, and 3D display technologies, curated by leading experts in holography, AI, 3D imaging and optical signal processing. It advances theoretical and practical applications across core domains including holographic display, 3D quality inspection, AI-driven imaging, and edge computer vision, bridging academia and industry with solutions to real-world technical challenges.Highlighted research includes a noise-resilient edge-based masked face detection framework with 30% higher precision under severe Gaussian noise and improved throughput; a 3D mold manufacturing inspection system delivering 99% classification accuracy with minimal training data, outperforming deep learning models; and an end-to-end camera pose estimation method with 16% better pose and nearly 30% higher translation accuracy than conventional approaches.…
Codice articolo 9783725873043
- Titolo
- Artificial Intelligence, Computer Vision and 3D Display
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725873046
- ISBN 13
- 9783725873043
- Peso dell'articolo
- 635 grammi
- Dimensioni
- 250x175x16 mm
This Reprint features nine peer-reviewed open-access articles from Electronics' special issue on the interdisciplinary synergy of artificial intelligence, computer vision, and 3D display technologies, curated by leading experts in holography, AI, 3D imaging and optical signal processing. It advances theoretical and practical applications across core domains including holographic display, 3D quality inspection, AI-driven imaging, and edge computer vision, bridging academia and industry with solutions to real-world technical challenges.
Highlighted research includes a noise-resilient edge-based masked face detection framework with 30% higher precision under severe Gaussian noise and improved throughput; a 3D mold manufacturing inspection system delivering 99% classification accuracy with minimal training data, outperforming deep learning models; and an end-to-end camera pose estimation method with 16% better pose and nearly 30% higher translation accuracy than conventional approaches.
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