On Hierarchical Models for Visual Recognition and Learning of Objects, Scenes, and Activities
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2014
Serie: Libro 12 di 378 - Studies in Systems, Decision and Control
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In many computer vision applications, objects have to be learned and recognized in images or image sequences. This book presents new probabilistic hierarchical models that allow an efficient representation of multiple objects of different categories, scales, rotations, and views. The idea is to exploit similarities between objects and object parts in order to share calculations and avoid redundant information. Furthermore inference approaches for fast and robust detection are presented. These new approaches combine the idea of compositional and similarity hierarchies and overcome limitations of previous methods. Besides classical object recognition the book shows the use for detection of human poses in a project for gait analysis. The use of activity detection is presented for the design of environments for ageing, to identify activities and behavior patterns in smart homes. In a presented project for parking spot detection using an intelligent vehicle, the proposed approaches are used to hierarchically model the environment of the vehicle for an efficient and robust interpretation of the scene in real-time.…
Codice articolo 9783319113241
- Titolo
- On Hierarchical Models for Visual Recognition and Learning of Objects, Scenes, and Activities
- Autore
- Jens Spehr
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319113240
- ISBN 13
- 9783319113241
- Peso dell'articolo
- 494 grammi
- Dimensioni
- 241x160x18 mm
- Serie
- Libro 12 di 378: Studies in Systems, Decision and Control
In many computer vision applications, objects have to be learned and recognized in images or image sequences. This book presents new probabilistic hierarchical models that allow an efficient representation of multiple objects of different categories, scales, rotations, and views. The idea is to exploit similarities between objects and object parts in order to share calculations and avoid redundant information. Furthermore inference approaches for fast and robust detection are presented. These new approaches combine the idea of compositional and similarity hierarchies and overcome limitations of previous methods. Besides classical object recognition the book shows the use for detection of human poses in a project for gait analysis. The use of activity detection is presented for the design of environments for ageing, to identify activities and behavior patterns in smart homes. In a presented project for parking spot detection using an intelligent vehicle, the proposed approaches are used to hierarchically model the environment of the vehicle for an efficient and robust interpretation of the scene in real-time.
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Dalla quarta di copertina
In many computer vision applications, objects have to be learned and recognized in images or image sequences. This book presents new probabilistic hierarchical models that allow an efficient representation of multiple objects of different categories, scales, rotations, and views. The idea is to exploit similarities between objects and object parts in order to share calculations and avoid redundant information. Furthermore inference approaches for fast and robust detection are presented. These new approaches combine the idea of compositional and similarity hierarchies and overcome limitations of previous methods. Besides classical object recognition the book shows the use for detection of human poses in a project for gait analysis. The use of activity detection is presented for the design of environments for ageing, to identify activities and behavior patterns in smart homes. In a presented project for parking spot detection using an intelligent vehicle, the proposed approaches are used to hierarchically model the environment of the vehicle for an efficient and robust interpretation of the scene in real-time.
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