Image Understanding using Sparse Representations

Name: Image Understanding using Sparse Representations
Author: Jayaraman J. Thiagarajan
ISBN: 9783031011221

Jayaraman J. Thiagarajan

Lingua: inglese

Editore: Birkhäuser, Springer Apr 2014, 2014

3031011228 / 9783031011221

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Image understanding has been playing an increasingly crucial role in several inverse problems and computer vision. Sparse models form an important component in image understanding, since they emulate the activity of neural receptors in the primary visual cortex of the human brain. Sparse methods have been utilized in several learning problems because of their ability to provide parsimonious, interpretable, and efficient models. Exploiting the sparsity of natural signals has led to advances in several application areas including image compression, denoising, inpainting, compressed sensing, blind source separation, super-resolution, and classification. The primary goal of this book is to present the theory and algorithmic considerations in using sparse models for image understanding and computer vision applications. To this end, algorithms for obtaining sparse representations and their performance guarantees are discussed in the initial chapters. Furthermore, approaches for designing overcomplete, data-adapted dictionaries to model natural images are described. The development of theory behind dictionary learning involves exploring its connection to unsupervised clustering and analyzing its generalization characteristics using principles from statistical learning theory. An exciting application area that has benefited extensively from the theory of sparse representations is compressed sensing of image and video data. Theory and algorithms pertinent to measurement design, recovery, and model-based compressed sensing are presented. The paradigm of sparse models, when suitably integrated with powerful machine learning frameworks, can lead to advances in computer vision applications such as object recognition, clustering, segmentation, and activity recognition. Frameworks that enhance the performance of sparse models in such applications by imposing constraints based on the prior discriminatory information and the underlying geometrical structure, and kernelizing the sparse coding and dictionary learning methods are presented. In addition to presenting theoretical fundamentals in sparse learning, this book provides a platform for interested readers to explore the vastly growing application domains of sparse representations.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 120 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783031011221

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Titolo: Image Understanding using Sparse Representations
Autore: Jayaraman J. Thiagarajan
Editore: Birkhäuser, Springer Apr 2014
Anno di pubblicazione: 2014
Condizione: Neu
Rilegatura: Taschenbuch
Lingua: inglese
ISBN 10: 3031011228
ISBN 13: 9783031011221
Peso dell'articolo: 241 grammi
Dimensioni: 235x191x7 mm

Image understanding has been playing an increasingly crucial role in several inverse problems and computer vision. Sparse models form an important component in image understanding, since they emulate the activity of neural receptors in the primary visual cortex of the human brain. Sparse methods have been utilized in several learning problems because of their ability to provide parsimonious, interpretable, and efficient models. Exploiting the sparsity of natural signals has led to advances in several application areas including image compression, denoising, inpainting, compressed sensing, blind source separation, super-resolution, and classification. The primary goal of this book is to present the theory and algorithmic considerations in using sparse models for image understanding and computer vision applications. To this end, algorithms for obtaining sparse representations and their performance guarantees are discussed in the initial chapters. Furthermore, approaches for designing overcomplete, data-adapted dictionaries to model natural images are described. The development of theory behind dictionary learning involves exploring its connection to unsupervised clustering and analyzing its generalization characteristics using principles from statistical learning theory. An exciting application area that has benefited extensively from the theory of sparse representations is compressed sensing of image and video data. Theory and algorithms pertinent to measurement design, recovery, and model-based compressed sensing are presented. The paradigm of sparse models, when suitably integrated with powerful machine learning frameworks, can lead to advances in computer vision applications such as object recognition, clustering, segmentation, and activity recognition. Frameworks that enhance the performance of sparse models in such applications by imposing constraints based on the prior discriminatory information and the underlying geometrical structure, and kernelizing the sparse coding and dictionary learning methods are presented. In addition to presenting theoretical fundamentals in sparse learning, this book provides a platform for interested readers to explore the vastly growing application domains of sparse representations.

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Informazioni sull’autore

Jayaraman J. Thiagarajan received his M.S. and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Arizona State University. He is currently a postdoctoral researcher in the Center for Applied Scientific Computing at Lawrence Livermore National Laboratory. His research interests are in the areas of machine learning, computer vision, and data analysis and visualization. He has served as a reviewer for several IEEE, Elsevier, and Springer journals and conferences.

Karthikeyan Natesan Ramamurthy is a research staff member in the Business Solutions and Mathematical Sciences department at the IBM Thomas J. Watson Research Center in Yorktown Heights, NY. He received his M.S. and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Arizona State University. His research interests are in the areas of low-dimensional signal models, machine learning, data analytics, and computer vision. He has been a reviewer for a number of IEEE and Elsevier journals and conferences.

Pavan Turaga is an Assistant Professor with the School of Arts, Media, and Engineering and the School of Electrical, Computer, and Energy Engineering at Arizona State University, since 2011. Prior to that, he was a Research Associate at the Center for Automation Research, University of Maryland, College Park, MD, from 2009-11. He received M.S. and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from the University of Maryland, College Park, MD, in 2008 and 2009 respectively, and the B.Tech. degree in Electronics and Communication Engineering from the Indian Institute of Technology, Guwahati, India, in 2004. His research interests are in computer vision, applied statistics, and machine learning with applications to human activity analysis, video summarization, and dynamic scene analysis. He was awarded the Distinguished Dissertation Fellowship in 2009. He was selected to participate in the Emerging Leaders in Multimedia Workshop by IBM, New York, in 2008.

Andreas Spanias is Professor in the School of Electrical, Computer, and Energy Engineering at Arizona State University (ASU). He is also the founder and director of the SenSIP industry consortium. His research interests are in the areas of adaptive signal processing, speech processing, and audio sensing. He and his student team developed the computer simulation software Java-DSP. He is author of two text books: Audio Processing and Coding by Wiley and DSP: An Interactive Approach. He served as Associate Editor of the IEEE Transactions on Signal Processing and as General Co-chair of IEEE ICASSP-99. He also served as the IEEE Signal Processing Vice-President for Conferences. Andreas Spanias is co-recipient of the 2002 IEEE Donald G. Fink paper prize award and was elected Fellow of the IEEE in 2003. He served as Distinguished lecturer for the IEEE Signal processing society in 2004.

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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.

Diritto di recesso

Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.

Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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