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Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition - Couverture souple

 
9781447156932: Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition

Synopsis

Information theory has proved to be effective for solving many computer vision and pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information…), principles (maximum entropy, minimax entropy…) and theories (rate distortion theory, method of types…).

This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to across-fertilization of both areas.

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This book provides comprehensive coverage of information theory elements implied in modern CVPR algorithms. It introduces information theory to researchers in CVPR, and additionally introduces interesting CVPR problems to information theorists.

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9781848822962: InformationTheory in Computer Visionand Pattern Recognition

Edition présentée

ISBN 10 :  1848822960 ISBN 13 :  9781848822962
Editeur : Springer, 2009
Couverture rigide

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Francisco Escolano Ruiz|Pablo Suau Pérez|Boyán Ivanov Bonev
Edité par Springer London, 2014
ISBN 10 : 1447156935 ISBN 13 : 9781447156932
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides comprehensive coverage of information theory elements implied in modern computer vision and pattern recognition (CVPE) algorithmsIntroduces information theory to researchers in CVPRAdditionally, introduces interesting CVPR problems. N° de réf. du vendeur 11465284

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Francisco Escolano Ruiz
Edité par Springer London Nov 2014, 2014
ISBN 10 : 1447156935 ISBN 13 : 9781447156932
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Information theory has proved to be effective for solving many computer visionand pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information.), principles (maximum entropy, minimax entropy.) and theories (rate distortion theory, method of types.).This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to a cross-fertilization of both areas. 384 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447156932

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Information theory has proved to be effective for solving many computer vision and pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information¿), principles (maximum entropy, minimax entropy¿) and theories (rate distortion theory, method of types¿).This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to across-fertilization of both areas.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 384 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447156932

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Francisco Escolano Ruiz
ISBN 10 : 1447156935 ISBN 13 : 9781447156932
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Information theory has proved to be effective for solving many computer visionand pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information.), principles (maximum entropy, minimax entropy.) and theories (rate distortion theory, method of types.).This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to across-fertilization of both areas. N° de réf. du vendeur 9781447156932

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Edité par Springer, 2014
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni

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Escolano Ruiz, Francisco; Suau Pérez, Pablo; Bonev, Boyán Ivanov
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Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis

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