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InformationTheory in Computer Visionand Pattern Recognition - Couverture rigide

 
9781848822962: InformationTheory in Computer Visionand 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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Présentation de l'éditeur

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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9781447156932: Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition

Edition présentée

ISBN 10 :  1447156935 ISBN 13 :  9781447156932
Editeur : Springer, 2014
Couverture souple

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Edition internationale
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Francisco Escolano
Edité par Springer, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
Neuf Paperback
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Escolano, Francisco; Suau, Pablo; Bonev, Boyan
Edité par Springer, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Escolano, Francisco; Suau, Pablo; Bonev, Boyan; Yuille, Alan (FRW)
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ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Francisco Escolano Ruiz
Edité par Springer London Ltd, England, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. 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. 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). Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781848822962

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Escolano, Francisco; Suau, Pablo; Bonev, Boyan; Yuille, Alan (FRW)
Edité par Springer, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Escolano, Francisco; Suau, Pablo; Bonev, Boyan
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ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Francisco Escolano Ruiz
Edité par Springer London Jul 2009, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne

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Buch. 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 9781848822962

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Francisco Escolano Ruiz|Pablo Suau Pérez|Boyán Ivanov Bonev
Edité par Springer London, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
Neuf Couverture rigide
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Gebunden. 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 4287001

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Pablo Suau P?rez Francisco Escolano Ruiz
Edité par Springer, 2009
ISBN 10 : 1848822960 ISBN 13 : 9781848822962
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis

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Etat : New. pp. 384. N° de réf. du vendeur 261320025

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