Titolo: Pattern Recognition and Image Analysis: Third International Conference on Advances in Pattern Recognition, ICAPR 2005, Bath, UK, August 22-25, 2005, Part II (Lecture Notes in Computer Science, 3687)
Editore: Springer
Data di pubblicazione: 2005
Lingua: Inglese
ISBN 10: 3540288333
ISBN 13: 9783540288336
Rilegatura: Brossura
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

This LNCS volume contains the papers presented at the 3rd International C- ferenceonAdvances in PatternRecognition(ICAPR2005)organizedin August, 2005 in the beautiful city of Bath, UK. The conference was ?rst organized in November 1998 in Plymouth, UK and subsequently in March 2001 in Rio de Janeiro, Brazil. The conference encouraged papers that made signi?cant th- reticalandapplication-basedcontributions inpatternrecognition. The emphasis was on an open exchange of ideas and shared learning. The papers submitted to ICAPR 2005 were thoroughly reviewed by up to three referees per paper and less than 40% of the submitted papers were accepted. The papers have been ?nally published as two volumes of LNCS and these are organized under the themes of Pattern Recognition and Data Mining (which included papers from the trackson PatternRecognition Methods, Knowledgeand Learning,and Data Mining), and Pattern Recognition and Image Analysis (which included papers from the Applications track). From the conference technical programme point of view, the ?rst volume contains papers on pattern recognition, data mining, signal processing and OCR/document analysis. The second volume contains - pers from the Workshop on Pattern Recognition for Crime Prevention, Security and Surveillance, Biometrics, Image Processing and Medical Imaging. ICAPR 2005was run in parallel with the InternationalWorkshop on Pattern Recognition for Crime Prevention, Security and Surveillance that was organized onthe22ndofAugust,2005. Thisworkshopbroughttogethera number ofexc- lent papers that focussed on how pattern recognition techniques can be used to developsystemsthathelpwithcrimepreventionanddetection. Onthesameday, a number of tutorials were also organized.

Contenuti

International Workshop on Pattern Recognition for Crime Prevention, Security and Surveillance.- Image Enhancement Optimization for Hand-Luggage Screening at Airports.- Parameter Optimization for Image Segmentation Algorithms: A Systematic Approach.- Fingerprint Image Enhancement Using STFT Analysis.- Symmetric Hash Functions for Fingerprint Minutiae.- A Digital Rights Management Approach for Gray-Level Images.- Millimetre-Wave Personnel Scanners for Automated Weapon Detection.- A Thermal Hand Vein Pattern Verification System.- Illumination Tolerant Face Recognition Using Phase-Only Support Vector Machines in the Frequency Domain.- Regional and Online Learnable Fields.- Spatial Feature Based Recognition of Human Dynamics in Video Sequences.- Using Behavior Knowledge Space and Temporal Information for Detecting Intrusions in Computer Networks.- Biometrics.- View Independent Video-Based Face Recognition Using Posterior Probability in Kernel Fisher Discriminant Space.- Attention Based Facial Symmetry Detection.- An Efficient Iris Segmentation Method for Recognition.- Multi-scale Palmprint Recognition Using Registration Information and 2D Gabor Feature.- Effects of JPEG and JPEG2000 Compression on Face Recognition.- 3D Action Modeling and Reconstruction for 2D Human Body Tracking.- A Non-parametric Dimensionality Reduction Technique Using Gradient Descent of Misclassification Rate.- On the Automatic 2D Retinal Vessel Extraction.- Modeling Phase Spectra Using Gaussian Mixture Models for Human Face Identification.- Belief Theory Applied to Facial Expressions Classification.- Face Recognition Using Uncorrelated, Weighted Linear Discriminant Analysis.- Face Recognition Using Heteroscedastic Weighted Kernel Discriminant Analysis.- Class-Specific Discriminant Non-negative Matrix Factorization for Frontal Face Verification.- Partial Relevance in Interactive Facial Image Retrieval.- An Integration of Biometrics and Mobile Computing for Personal Identification.- Eyes Segmentation Applied to Gaze Direction and Vigilance Estimation.- Bilinear Discriminant Analysis for Face Recognition.- Adaptive Object Recognition Using Context-Aware Genetic Algorithm Under Dynamic Environment.- A Multi-scale and Multi-pose Face Detection System.- Conditionally Dependent Classifier Fusion Using AND Rule for Improved Biometric Verification.- Measurement of Face Recognizability for Visual Surveillance.- A Fingerprint Authentication Mobile Phone Based on Sweep Sensor.- A Robust and Efficient Algorithm for Eye Detection on Gray Intensity Face.- Silhouette Spatio-temporal Spectrum (SStS) for Gait-Based Human Recognition.- Adaptive Estimation of Human Posture Using a Component-Based Model.- Fusion of Locally Linear Embedding and Principal Component Analysis for Face Recognition (FLLEPCA).- Proposal of Novel Histogram Features for Face Detection.- Feature Selection Based on KPCA, SVM and GSFS for Face Recognition.- Eigen and Fisher-Fourier Spectra for Shift Invariant Pose-Tolerant Face Recognition.- Image Processing.- Q-Gram Statistics Descriptor in 3D Shape Classification.- A New Inpainting Method for Highlights Elimination by Colour Morphology.- Clustering of Objects in 3D Electron Tomography Reconstructions of Protein Solutions Based on Shape Measurements.- Improving Tracking by Handling Occlusions.- Image Reconstruction with Polar Zernike Moments.- Texture Exemplars for Defect Detection on Random Textures.- Semantic-Based Cross-Media Image Retrieval.- Texture Image Retrieval: A Feature-Based Correspondence Method in Fourier Spectrum.- Surface Reconstruction from Stereo Data Using Three-Dimensional Markov Random Field Model.- Unsupervised Markovian Segmentation on Graphics Hardware.- Texture Detection for Image Analysis.- Evaluation of the Quality of Ultrasound Image Compression by Fusion of Criteria with a Genetic Algorithm.- 3D Model Retrieval Based on Adaptive Views Clustering.- Colour Texture Segmentation Using Modelling Approach.- Human-Centered Object-Based Image Retrieval.- Multi-scale Midline Extraction Using Creaseness.- Automatic Indexing of News Videos Through Text Classification Techniques.- Weighted Adaptive Neighborhood Hypergraph Partitioning for Image Segmentation.- Parallel-Sequential Texture Analysis.- Region Growing with Automatic Seeding for Semantic Video Object Segmentation.- Object Coding for Real Time Image Processing Applications.- Designing a Fast Convolution Under the LIP Paradigm Applied to Edge Detection.- Local Feature Saliency for Texture Representation.- A Segmentation Algorithm for Rock Fracture Detection.- ELIS: An Efficient Leaf Image Retrieval System.- Mosaicing and Restoration from Blurred Image Sequence Taken with Moving Camera.- Finding People in Video Streams by Statistical Modeling.- Camera Motion Estimation by Image Feature Analysis.- Shape Retrieval by Principal Components Descriptor.- Automatic Monitoring of Forbidden Areas to Prevent Illegal Accesses.- Dynamic Time Warping of Cyclic Strings for Shape Matching.- Meeting the Application Requirements of Intelligent Video Surveillance Systems in Moving Object Detection.- Classification Using Scale and Rotation Tolerant Shape Signatures from Convex Hulls.- On the Filter Combination for Efficient Image Preprocessing Under Uneven Illumination.- Image Merging Based on Perceptual Information.- An Automated Video Annotation System.- Tracking by Cluster Analysis of Feature Points and Multiple Particle Filters.- Medical Imaging.- A Benchmark for Indoor/Outdoor Scene Classification.- Spinal Deformity Detection Employing Back Propagation on Neural Network.- Bone Segmentation in Metacarpophalangeal MR Data.- Lung Field Segmentation in Digital Postero-Anterior Chest Radiographs.- Relationship Between the Stroma Edge and Skin-Air Boundary for Generating a Dependency Approach to Skin-Line Estimation in Screening Mammograms.- Segmentation of Erythema from Skin Photographs for Assisted Diagnosis in Allergology.- Learning Histopathological Microscopy.- An Adaptive Rule Based Automatic Lung Nodule Detection System.- Experiments with SVM and Stratified Sampling with an Imbalanced Problem: Detection of Intestinal Contractions.- Multiple Particle Tracking for Live Cell Imaging with Green Fluorescent Protein (GFP) Tagged Videos.

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Descrizione libreria

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Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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

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Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN Building, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � 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 del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

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Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

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