Image Texture Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer, Birkhäuser Okt 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis.Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks.This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 272 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783030137755
- Titolo
- Image Texture Analysis
- Autore
- Chih-Cheng Hung
- Editore
- Springer, Birkhäuser Okt 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030137759
- ISBN 13
- 9783030137755
- Peso dell'articolo
- 417 grammi
- Dimensioni
- 235x155x15 mm
This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis.
Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks.This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work.
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Informazioni sull’autore
Dr. Chih-Cheng Hung is a Tenured Professor of Computer Science in the College of Computing and Software Engineering at Kennesaw State University, where he serves as the Director of the Center for Machine Vision and Security Research. He also holds the position of YinDu Scholar at Anyang Normal University, China.
Dr. Enmin Song is a Professor and Director of the Department of Computer Science and Application at Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
Dr. Yihua Lan is an Associate Professor of Computer Science in the School of Computer and Information Technology at Nanyang Normal University, China.
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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