Processing, Analyzing and Learning of Images, Shapes, and Forms: Part 2
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science & Technology, North Holland, 2019
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Processing, Analyzing and Learning of Images, Shapes, and Forms: Part 2, Volume 20, surveys the contemporary developments relating to the analysis and learning of images, shapes and forms, covering mathematical models and quick computational techniques. Chapter cover Alternating Diffusion: A Geometric Approach for Sensor Fusion, Generating Structured TV-based Priors and Associated Primal-dual Methods, Graph-based Optimization Approaches for Machine Learning, Uncertainty Quantification and Networks, Extrinsic Shape Analysis from Boundary Representations, Efficient Numerical Methods for Gradient Flows and Phase-field Models, Recent Advances in Denoising of Manifold-Valued Images, Optimal Registration of Images, Surfaces and Shapes, and much more. Englisch.
Codice articolo 9780444641403
- Titolo
- Processing, Analyzing and Learning of Images, Shapes, and Forms: Part 2
- Autore
- Ron Kimmel
- Editore
- Elsevier Science & Technology, North Holland
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0444641408
- ISBN 13
- 9780444641403
- Peso dell'articolo
- 1220 grammi
- Dimensioni
- 229x152x35 mm
Processing, Analyzing and Learning of Images, Shapes, and Forms: Part 2, Volume 20, surveys the contemporary developments relating to the analysis and learning of images, shapes and forms, covering mathematical models and quick computational techniques. Chapter cover Alternating Diffusion: A Geometric Approach for Sensor Fusion, Generating Structured TV-based Priors and Associated Primal-dual Methods, Graph-based Optimization Approaches for Machine Learning, Uncertainty Quantification and Networks, Extrinsic Shape Analysis from Boundary Representations, Efficient Numerical Methods for Gradient Flows and Phase-field Models, Recent Advances in Denoising of Manifold-Valued Images, Optimal Registration of Images, Surfaces and Shapes, and much more.
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Informazioni sull’autore
Professor Tai Xue-Cheng is a member of the Department of Mathematics at the Hong Kong Baptist University, Hong Kong and also the University of Bergen of Norway. His research interests include Numerical partial differential equations, optimization techniques, inverse problems, and image processing. He is the winner for several prizes for his contributions to scientific computing and innovative researches for image processing. He served as organizing and program committee members for many international conferences and has been often invited for international conferences. He has served as referee and reviewers for many premier conferences and journals.
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