Synopsis
La reconnaissance visuelle reste un problème extrêmement difficile en vision par ordinateur. La plupart des approches précédentes ont été évaluées sur de petits ensembles de données. Cependant, l'ensemble de données ImageNet avec des millions d'images pour des milliers de classes pose plus de défis pour la prochaine génération de mécanismes de vision. Apprendre un classificateur visuel efficace et construire une représentation visuelle robuste dans un scénario à grande échelle sont deux principaux problèmes de recherche. Dans ce livre, nous présentons comment aborder ces problèmes. Tout d'abord, une nouvelle approche est présentée en utilisant plusieurs descripteurs locaux pour améliorer le pouvoir discriminatif de la représentation de l'image. Deuxièmement, les SVM de pointe sont étendues en construisant des classificateurs d'ensachage équilibrés avec une stratégie d'échantillonnage et en parallélisant le processus de formation avec plusieurs ordinateurs multicœurs. Troisièmement, la SVM de descente de gradient stochastique binaire est développée pour la nouvelle SVM multiclass pour classer efficacement les grands ensembles de données d'image dans de nombreuses classes. Enfin, lorsque les données d'entraînement ne peuvent pas rentrer dans la mémoire de l'ordinateur, la tâche de formation de SVM devient plus compliquée à gérer. Ce défi est résolu par une méthode d'apprentissage incrémental pour les SVM linéaires et non linéaires à grande échelle
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Large Scale Support Vector Machines Algorithms for Visual Recognition
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Scholars' Press Mai 2014, 2014
ISBN 10 : 3639715756
ISBN 13 : 9783639715750
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Visual recognition remains an extremely challenging problem in computer vision. Most previous approaches have been evaluated on small datasets. However, ImageNet dataset with millions images for thousands classes poses more challenges for the next generation of vision mechanisms. Learning an efficient visual classifier and constructing a robust visual representation in a large scale scenario are two main research issues. In this book, we present how to tackle these issues. Firstly, a novel approach is presented by using several local descriptors to improve the discriminative power of image representation. Secondly, the state-of-the-art SVMs are extended by building the balanced bagging classifiers with sampling strategy and parallelizing the training process with several multi-core computers. Thirdly, the binary stochastic gradient descent SVM is developed to the new multiclass SVM for efficiently classifying large image datasets into many classes. Finally, when the training data cannot fit into computer memory, the training task of SVM becomes more complicated to deal with. This challenge is addressed by an incremental learning method for both large scale linear and nonlinear SVMs 164 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783639715750
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Doan Thanh-NghiThanh-Nghi Doan received his Doctorate degree in computer science from University of Rennes 1, France, 2013. He was working as a Ph.D. candidate in TEXMEX Research Team, IRISA, France. Currently, he is working at An Gi. N° de réf. du vendeur 151398522
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Large Scale Support Vector Machines Algorithms for Visual Recognition
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Taschenbuch. Etat : Neu. Large Scale Support Vector Machines Algorithms for Visual Recognition | Thanh-Nghi Doan (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2014 | Scholars' Press | EAN 9783639715750 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 113176026
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Visual recognition remains an extremely challenging problem in computer vision. Most previous approaches have been evaluated on small datasets. However, ImageNet dataset with millions images for thousands classes poses more challenges for the next generation of vision mechanisms. Learning an efficient visual classifier and constructing a robust visual representation in a large scale scenario are two main research issues. In this book, we present how to tackle these issues. Firstly, a novel approach is presented by using several local descriptors to improve the discriminative power of image representation. Secondly, the state-of-the-art SVMs are extended by building the balanced bagging classifiers with sampling strategy and parallelizing the training process with several multi-core computers. Thirdly, the binary stochastic gradient descent SVM is developed to the new multiclass SVM for efficiently classifying large image datasets into many classes. Finally, when the training data cannot fit into computer memory, the training task of SVM becomes more complicated to deal with. This challenge is addressed by an incremental learning method for both large scale linear and nonlinear SVMsVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 164 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783639715750
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Visual recognition remains an extremely challenging problem in computer vision. Most previous approaches have been evaluated on small datasets. However, ImageNet dataset with millions images for thousands classes poses more challenges for the next generation of vision mechanisms. Learning an efficient visual classifier and constructing a robust visual representation in a large scale scenario are two main research issues. In this book, we present how to tackle these issues. Firstly, a novel approach is presented by using several local descriptors to improve the discriminative power of image representation. Secondly, the state-of-the-art SVMs are extended by building the balanced bagging classifiers with sampling strategy and parallelizing the training process with several multi-core computers. Thirdly, the binary stochastic gradient descent SVM is developed to the new multiclass SVM for efficiently classifying large image datasets into many classes. Finally, when the training data cannot fit into computer memory, the training task of SVM becomes more complicated to deal with. This challenge is addressed by an incremental learning method for both large scale linear and nonlinear SVMs. N° de réf. du vendeur 9783639715750
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