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Sparse Representation, Modeling and Learning in Visual Recognition: Theory, Algorithms and Applications - Couverture rigide

 
9781447167136: Sparse Representation, Modeling and Learning in Visual Recognition: Theory, Algorithms and Applications

Synopsis

This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book.

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À propos de l?auteur

Dr. Hong Cheng is Professor in the School of Automation Engineering, and Deputy Executive Director of the Center for Robotics at the University of Electronic Science and Technology of China. His other publications include the Springer book Autonomous Intelligent Vehicles.

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  • ÉditeurSpringer London Ltd
  • Date d'édition2015
  • ISBN 10 1447167139
  • ISBN 13 9781447167136
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Nombre de pages257
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9781447172512: Sparse Representation, Modeling and Learning in Visual Recognition: Theory, Algorithms and Applications

Edition présentée

ISBN 10 :  1447172515 ISBN 13 :  9781447172512
Editeur : Springer, 2016
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Hong Cheng
Edité par Springer London, 2015
ISBN 10 : 1447167139 ISBN 13 : 9781447167136
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ISBN 10 : 1447167139 ISBN 13 : 9781447167136
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the latest research trends in compressed sensing, covering sparse representation, modeling and learningExamines sensing applications in visual recognition, including sparsity induced similarity, and sparse coding-based classifying framew. N° de réf. du vendeur 31552088

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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book. 272 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447167136

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Buch. Etat : Neu. Neuware -This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 272 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447167136

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book. N° de réf. du vendeur 9781447167136

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