Computational Intelligence in Multi-Feature Visual Pattern Recognition
Langue : anglais
Edité par Springer Singapore, 2014
Série : Livre 83 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
- Livre relié
- Neuf

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Comprehensive coverage of various steps issues in visual pattern recognition for young researchers and studentsContains focused discussion on hand gesture recognition for experienced researchers and scientistsIncludes algorithms that could .
N° de réf. du vendeur 5843074
- Titre
- Computational Intelligence in Multi-Feature Visual Pattern Recognition
- Auteur
- Pramod Kumar Pisharady|Prahlad Vadakkepat|Loh Ai Poh
- Éditeur
- Springer Singapore
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- New
- Reliure
- Gebunden
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9812870555
- ISBN à 13 chiffres
- 9789812870551
- Série
- Livre 83 sur 538: Studies in Computational Intelligence
This book presents a collection of computational intelligence algorithms that addresses issues in visual pattern recognition such as high computational complexity, abundance of pattern features, sensitivity to size and shape variations and poor performance against complex backgrounds. The book has 3 parts. Part 1 describes various research issues in the field with a survey of the related literature. Part 2 presents computational intelligence based algorithms for feature selection and classification. The algorithms are discriminative and fast. The main application area considered is hand posture recognition. The book also discusses utility of these algorithms in other visual as well as non-visual pattern recognition tasks including face recognition, general object recognition and cancer / tumor classification. Part 3 presents biologically inspired algorithms for feature extraction. The visual cortex model based features discussed have invariance with respect to appearance and size of the hand, and provide good inter class discrimination. A Bayesian model of visual attention is described which is effective in handling complex background problem in hand posture recognition.
The book provides qualitative and quantitative performance comparisons for the algorithms outlined, with other standard methods in machine learning and computer vision. The book is self-contained with several figures, charts, tables and equations helping the reader to understand the material presented without instruction.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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