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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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À propos de l'auteur
Yun Fu is an Assistant Professor, ECE and CS, Northeastern University
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis.
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Cham, Springer., 2014
ISBN 10 : 3319119990
ISBN 13 : 9783319119991
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis (eng)
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Palgrave Macmillan, 2014
ISBN 10 : 3319119990
ISBN 13 : 9783319119991
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Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications. N° de réf. du vendeur 25013699/1
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
Edité par
Springer International Publishing Nov 2014, 2014
ISBN 10 : 3319119990
ISBN 13 : 9783319119991
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications. 244 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319119991
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Springer International Publishing, 2014
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ISBN 13 : 9783319119991
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers the most state-of-the-art topics of sparse and low-rank modelingExamines the theory of sparse and low-rank analysis to the real-world practice of sparse and low-rank analysisContributions from top experts voicing their unique perspec. N° de réf. du vendeur 4499171
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Springer, Springer Nov 2014, 2014
ISBN 10 : 3319119990
ISBN 13 : 9783319119991
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction.Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319119991
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