Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis

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Langue : anglais

Edité par Springer, 2013

1447149289 / 9781447149286

Série : Livre 29 sur 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This practical and easy-to-follow text explores the theoretical underpinnings of decision forests, organizing the vast existing literature on the field within a new, general-purpose forest model. Topics and features: with a foreword by Prof. Y. Amit and Prof. D. Geman, recounting their participation in the development of decision forests; introduces a flexible decision forest model, capable of addressing a large and diverse set of image and video analysis tasks; investigates both the theoretical foundations and the practical implementation of decision forests; discusses the use of decision forests for such tasks as classification, regression, density estimation, manifold learning, active learning and semi-supervised classification; includes exercises and experiments throughout the text, with solutions, slides, demo videos and other supplementary material provided at an associated website; provides a free, user-friendly software library, enabling the reader to experiment with forests ina hands-on manner.…

Titre
Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis
Auteur
J. Shotton
Éditeur
Springer
Année de publication
2013
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1447149289
ISBN à 13 chiffres
9781447149286
Poids de l'article
700 grammes
Dimensions
241x160x26 mm
Série
Livre 29 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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