Triebel rudolph (28 risultati)
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Cremers, Daniel (EDT); Lähner, Zorah (EDT); Moeller, Michael (EDT); Nießner, Matthias (EDT); Ommer, Björn (EDT)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Pattern Recognition | 46th DAGM German Conference, DAGM GCPR 2024, Munich, Germany, September 10-13, 2024, Proceedings, Part II | Daniel Cremers (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xvii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031851865 | Verantwortliche Person für die EU: Spri…nger Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This 2-volume set LNCS 15297-15298 constitutes the refereed proceedings of the 46th Annual Conference of the German Association for Pattern Recognition, DAGM-GCPR 2024, held in Munich, Germany, during September 10-13, 2024.The 44 f…ull papers included in these proceedings were carefully reviewed and selected from 81 submissions. They are organized in these topical sections:Part I: Clustering and Segmentation; Learning Techniques; Medical and Biological Applications; Uncertainty and Explainability.Part II: Modelling of Faces and Shapes; Image Generation and Reconstruction; 3D Analysis and Sythesis; Video Analysis; Photogrammetry and Remote Sensing. 388 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The problem of three-dimensional perception for mobile robots is divided into three major tasks: data acquisition, consistent and efficient representation, and semantic interpretation. For all three tasks we provide novel approaches: a…4 DOF robot arm with a laser range sensor to autonomously scan mid-size 3D objects, a new probabilistic representation for outdoor environments with surfaces at different height levels ('multi-level surface maps'), and a collective classification method to identify objects such as chairs and tables in 3D range scans. The presented approaches apply and extend techniques from machine learning, computational geometry and mobile robotics, where some of them have been developed just recently. For example, the object classification is based on associative Markov networks, using a faster learning algorithm andan extension to improve the classification rate. To compute consistent large-scale 3D outdoor maps, we use an extended constraint optimization method similar to Graph SLAM. Finally, we show the usefulness of the developed algorithms in two application scenarios: an autonomous car used for 3D mapping, and a system to handle occlusions in 3D range data.
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