9780195098709 - symbolic visual learning (24 risultati)
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Condizione: New. This work presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Using this recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Editor(s): Ikeuc…hi, Katsuchi; Veloso, Manuela M.; Velosa, Manuela. Num Pages: 368 pages, halftone and line figures, tables. BIC Classification: UYQN; UYQV. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 263 x 185 x 22. Weight in Grams: 825. . 1997. Hardback. . . . .
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 368 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Some of the fundamental constraints of automated machine vision have been the inability automatically to adapt parameter settings or utilize previous adaptations in changing environments. Symbolic Visual Learning, as presented in thi…s book, consists of an area of research that tries to overcome these fundamental constraints, enhancing state-of-the-art recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience, and outperform conventional static designs. It was written as a companion volume to Early Visual Learning edited by S. Nayar and T. Poggio.
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Condizione: New. This work presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Using this recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Editor(s): Ikeuc…hi, Katsuchi; Veloso, Manuela M.; Velosa, Manuela. Num Pages: 368 pages, halftone and line figures, tables. BIC Classification: UYQN; UYQV. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 263 x 185 x 22. Weight in Grams: 825. . 1997. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Hardback. Condizione: New. Some of the fundamental constraints of automated machine vision have been the inability automatically to adapt parameter settings or utilize previous adaptations in changing environments. Symbolic Visual Learning presents research which adds visual learning capabilities to computer vision systems. Usin…g this state-of-the-art recognition technology, the outcome is different adaptive recognition systems that can measure their own performance, learn from their experience and outperform conventional static designs. Written as a companion volume to Early Visual Learning (edited by S. Nayar and T. Poggio), this book is intended for researchers and students in machine vision and machine learning.
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