Computational Intelligence in Multi-Feature Visual Pattern Recognition
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nature Singapore Sep 2016, 2016
Serie: Libro 83 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a collection of computational intelligence algorithms that addresses issues in visual pattern recognition such as high computational complexity, abundance of pattern features, sensitivity to size and shape variations and poor performance against complex backgrounds. The book has 3 parts. Part 1 describes various research issues in the field with a survey of the related literature. Part 2 presents computational intelligence based algorithms for feature selection and classification. The algorithms are discriminative and fast. The main application area considered is hand posture recognition. The book also discusses utility of these algorithms in other visual as well as non-visual pattern recognition tasks including face recognition, general object recognition and cancer / tumor classification. Part 3 presents biologically inspired algorithms for feature extraction. The visual cortex model based features discussed have invariance with respect to appearance and size of the hand, and provide good inter class discrimination. A Bayesian model of visual attention is described which is effective in handling complex background problem in hand posture recognition.The book provides qualitative and quantitative performance comparisons for the algorithms outlined, with other standard methods in machine learning and computer vision. The book is self-contained with several figures, charts, tables and equations helping the reader to understand the material presented without instruction.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.…
Codice articolo 9789811011719
- Titolo
- Computational Intelligence in Multi-Feature Visual Pattern Recognition
- Autore
- Pramod Kumar Pisharady
- Editore
- Springer, Springer Nature Singapore Sep 2016
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811011710
- ISBN 13
- 9789811011719
- Peso dell'articolo
- 248 grammi
- Dimensioni
- 235x155x9 mm
- Serie
- Libro 83 di 538: Studies in Computational Intelligence
This book presents a collection of computational intelligence algorithms that addresses issues in visual pattern recognition such as high computational complexity, abundance of pattern features, sensitivity to size and shape variations and poor performance against complex backgrounds. The book has 3 parts. Part 1 describes various research issues in the field with a survey of the related literature. Part 2 presents computational intelligence based algorithms for feature selection and classification. The algorithms are discriminative and fast. The main application area considered is hand posture recognition. The book also discusses utility of these algorithms in other visual as well as non-visual pattern recognition tasks including face recognition, general object recognition and cancer / tumor classification. Part 3 presents biologically inspired algorithms for feature extraction. The visual cortex model based features discussed have invariance with respect to appearance and size of the hand, and provide good inter class discrimination. A Bayesian model of visual attention is described which is effective in handling complex background problem in hand posture recognition.
The book provides qualitative and quantitative performance comparisons for the algorithms outlined, with other standard methods in machine learning and computer vision. The book is self-contained with several figures, charts, tables and equations helping the reader to understand the material presented without instruction.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents a collection of computational intelligence algorithms that addresses issues in visual pattern recognition such as high computational complexity, abundance of pattern features, sensitivity to size and shape variations and poor performance against complex backgrounds. The book has 3 parts. Part 1 describes various research issues in the field with a survey of the related literature. Part 2 presents computational intelligence based algorithms for feature selection and classification. The algorithms are discriminative and fast. The main application area considered is hand posture recognition. The book also discusses utility of these algorithms in other visual as well as non-visual pattern recognition tasks including face recognition, general object recognition and cancer / tumor classification. Part 3 presents biologically inspired algorithms for feature extraction. The visual cortex model based features discussed have invariance with respect to appearance and size of the hand, and provide good inter class discrimination. A Bayesian model of visual attention is described which is effective in handling complex background problem in hand posture recognition.
The book provides qualitative and quantitative performance comparisons for the algorithms outlined, with other standard methods in machine learning and computer vision. The book is self-contained with several figures, charts, tables and equations helping the reader to understand the material presented without instruction.
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