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This book presents a comprehensive treatment of visual analysis of behaviour from computational-modelling and algorithm-design perspectives. Topics: covers learning-group activity models, unsupervised behaviour profiling, hierarchical behaviour discovery, learning behavioural context, modelling rare behaviours, and “man-in-the-loop” active learning; examines multi-camera behaviour correlation, person re-identification, and “connecting-the-dots” for abnormal behaviour detection; discusses Bayesian information criterion, Bayesian networks, “bag-of-words” representation, canonical correlation analysis, dynamic Bayesian networks, Gaussian mixtures, and Gibbs sampling; investigates hidden conditional random fields, hidden Markov models, human silhouette shapes, latent Dirichlet allocation, local binary patterns, locality preserving projection, and Markov processes; explores probabilistic graphical models, probabilistic topic models, space-time interest points, spectral clustering, and support vector machines.
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This book explores visual analysis of behaviour from computational-modeling and algorithm-design perspectives, covering learning-group activity models, unsupervised behaviour profiling, hierarchical behaviour discovery, modelling rare behaviours, and more.
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Visual Analysis of Behaviour: From Pixels to Semantics
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a comprehensive treatment of visual analysis of behaviour from computational-modelling and algorithm-design perspectives. Topics: covers learning-group activity models, unsupervised behaviour profiling, hierarchical behaviour discovery, learning behavioural context, modelling rare behaviours, and 'man-in-the-loop' active learning; examines multi-camera behaviour correlation, person re-identification, and 'connecting-the-dots' for abnormal behaviour detection; discusses Bayesian information criterion, Bayesian networks, 'bag-of-words' representation, canonical correlation analysis, dynamic Bayesian networks, Gaussian mixtures, and Gibbs sampling; investigates hidden conditional random fields, hidden Markov models, human silhouette shapes, latent Dirichlet allocation, local binary patterns, locality preserving projection, and Markov processes; explores probabilistic graphical models, probabilistic topic models, space-time interest points, spectral clustering, and support vector machines. 376 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447161240
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Visual Analysis of Behaviour
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a comprehensive and unified treatment of visual analysis of behaviour from computational-modelling and algorithm-design perspectivesProvides analysis of current benchmarking databases and commercial systemsIncludes a helpful list o. N° de réf. du vendeur 11465402
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Visual Analysis of Behaviour: From Pixels to Semantics
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Visual Analysis of Behaviour | From Pixels to Semantics
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Taschenbuch. Etat : Neu. Visual Analysis of Behaviour | From Pixels to Semantics | Shaogang Gong (u. a.) | Taschenbuch | xix | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9781447161240 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 105114915
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Visual Analysis of Behaviour: From Pixels to Semantics
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a comprehensive treatment of visual analysis of behaviour from computational-modelling and algorithm-design perspectives. Topics: covers learning-group activity models, unsupervised behaviour profiling, hierarchical behaviour discovery, learning behavioural context, modelling rare behaviours, and 'man-in-the-loop' active learning; examines multi-camera behaviour correlation, person re-identification, and 'connecting-the-dots' for abnormal behaviour detection; discusses Bayesian information criterion, Bayesian networks, 'bag-of-words' representation, canonical correlation analysis, dynamic Bayesian networks, Gaussian mixtures, and Gibbs sampling; investigates hidden conditional random fields, hidden Markov models, human silhouette shapes, latent Dirichlet allocation, local binary patterns, locality preserving projection, and Markov processes; explores probabilistic graphical models, probabilistic topic models, space-time interest points, spectral clustering, and support vector machines. N° de réf. du vendeur 9781447161240
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