Classificazione delle immagini contestuali: Comprendere i dati visivi per una classificazione efficace
この電子書籍について
Un metodo di classificazione basato sulle informazioni contestuali contenute nelle immagini viene definito classificazione delle immagini contestuali. Questo metodo rientra nella categoria del riconoscimento di schemi nella visione artificiale. Un approccio "contestuale" è quello che si concentra sulla relazione tra i pixel che sono vicini tra loro, chiamata anche vicinato. La classificazione delle fotografie in base all'utilizzo delle informazioni contestuali è l'obiettivo di questo approccio.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Classificazione di immagini contestuali
Capitolo 2: Riconoscimento di pattern
Capitolo 3: Processo gaussiano
Capitolo 4: LPBoost
Capitolo 5: One-shot learning (visione artificiale)
Capitolo 6: Macchina vettoriale con supporto dei minimi quadrati
Capitolo 7: Diffrazione di Fraunhofer equazione
Capitolo 8: Simmetria nella meccanica quantistica
Capitolo 9: Modellazione gerarchica bayesiana
Capitolo 10: Sottoproblemi di Paden-Kahan
( II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla classificazione delle immagini contestuali.
(III) Esempi reali dell'utilizzo della classificazione delle immagini contestuali in molti campi.
Chi è questo libro per
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di classificazione delle immagini contestuali.
