Human Recognition in Unconstrained Environments: Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science & Technology, 2017
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- Nuovo

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Codice articolo B9780081007051
- Titolo
- Human Recognition in Unconstrained Environments: Using Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning Methods for Biometrics
- Autore
- Maria de Marsico
- Editore
- Elsevier Science & Technology
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0081007051
- ISBN 13
- 9780081007051
- Peso dell'articolo
- 730 grammi
Human Recognition in Unconstrained Environments provides a unique picture of the complete ‘in-the-wild’ biometric recognition processing chain; from data acquisition through to detection, segmentation, encoding, and matching reactions against security incidents.
Coverage includes:
- Data hardware architecture fundamentals
- Background subtraction of humans in outdoor scenes
- Camera synchronization
- Biometric traits: Real-time detection and data segmentation
- Biometric traits: Feature encoding / matching
- Fusion at different levels
- Reaction against security incidents
- Ethical issues in non-cooperative biometric recognition in public spaces
- Use computer vision, pattern recognition and machine learning methods for biometric recognition in real-world, real-time settings, especially those related to forensics and security
- Choose the most suited biometric traits and recognition methods for uncontrolled settings
- Evaluate the performance of a biometric system on real world data
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Informazioni sull’autore
Michele Nappi received the laurea degree (cum laude) in computer science from the University of Salerno, Salerno, Italy, in 1991, the M.Sc. degree in information and communication technology from I.I.A.S.S. "E.R. Caianiello", Vietri sul Mare, Salerno, and the Ph.D. degree in applied mathematics and computer science from the University of Padova, Padova, Italy. He is currently an Associate Professor of computer science at the University of Salerno.
His research interests include Multibiometric Systems, Pattern Recognition, Image Processing, Compression and Indexing, Multimedia Databases, Human-Computer Interaction, VR/AR. He co-authored over 120 papers in international conference, peer review journals and book chapters in these fields (see http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hd/n/Nappi:Michele.html). He also served as Guest Editor for several international journals and as Editor for International Books. In 2014 He was one of the founders of the spin off BS3 (Biometric System for Security and Safety). President of the Italian Chapter of the IEEE Biometrics Council (2015-2017), member of IAPR and IEEE, He is team leader of the Biometric and Image Processing Lab (BIPLAB). Dr. Nappi received several international awards for scientific and research activities.
Hugo Proença B.Sc. (2001), M.Sc. (2004), Ph.D. (2007) and Habilitation (Agregado, 2016) is an Associate Professor and the current Head of the Department (2015-2017) of Computer Science, University of Beira Interior. He has been researching mainly about biometrics and visual-surveillance, particularly in developing human recognition solutions able to work in degraded data, resulting from unconstrained data acquisition protocols. He is an associate editor of the Image and Vision Computing Journal, the coordinating editor of the IEEE Biometrics Council Newsletter and the area editor (ocular biometrics) of the IEEE Biometrics Compendium Journal. Also, he is a member of the Editorial Board of the International Journal of Biometrics and served as Guest Editor of special issues of the Pattern Recognition Letters, Image and Vision Computing and Signal, Image and Video Processing journals.
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