Face Image Analysis by Unsupervised Learning - Marian Stewart Bartlett
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 22-28 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
Face Image Analysis by Unsupervised Learning explores adaptive approaches to image analysis. It draws upon principles of unsupervised learning and information theory to adapt processing to the immediate task environment. In contrast to more traditional approaches to image analysis in which relevant structure is determined in advance and extracted using hand-engineered techniques, Face Image Analysis by Unsu ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
The Art of Electronics
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
INCOSE Systems Engineering Handbook
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Design of Everyday Things
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Open Circuits: The Inner Beauty of Electronic Components
Eric Schlaepfer, Windell Oskay
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico: The Official Raspberry Pi Pico Guide
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Practical Electronics for Inventors
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDE: Hands-on in more than 50 projects
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Aerodynamics ISE
Christopher Cadou, John D. Anderson
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Black Holes: The Key to Understanding the Universe
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
KiCad Like A Pro - Fundamentals and Projects: Getting started with the world's best open-source PCB tool
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How To Read Water: Clues & Patterns from Puddles to the Sea
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundations of Flavor: The Noma Guide to Fermentation: Including Step-By-Step Information on Making and Cooking with: Koji, Kombuchas, Shoyus, Misos, Vinegars, Garums, Lacto-Ferments and black Fruits Vegetables
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Make: Electronics: Learning by Discovery: A hands-on primer for the new electronics enthusiast
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Idea Factory: Bell Labs and the Great Age of American Innovation
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Flowers For Algernon: A Modern Literary Classic
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Animal Feed Technology
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Professional SMD Assembly: Practical Low-Cost Methods for Reliable PCB Production
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Blood in the Machine: The Origins of the Rebellion Against Big Tech
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
Face Image Analysis by Unsupervised Learning explores adaptive approaches to image analysis. It draws upon principles of unsupervised learning and information theory to adapt processing to the immediate task environment. In contrast to more traditional approaches to image analysis in which relevant structure is determined in advance and extracted using hand-engineered techniques, Face Image Analysis by Unsupervised Learning explores methods that have roots in biological vision and/or learn about the image structure directly from the image ensemble. Particular attention is paid to unsupervised learning techniques for encoding the statistical dependencies in the image ensemble. The first part of this volume reviews unsupervised learning, information theory, independent component analysis, and their relation to biological vision. Next, a face image representation using independent component analysis (ICA) is developed, which is an unsupervised learning technique based on optimal information transfer between neurons. The ICA representation is compared to a number of other face representations including eigenfaces and Gabor wavelets on tasks of identity recognition and expression analysis. Finally, methods for learning features that are robust to changes in viewpoint and lighting are presented. These studies provide evidence that encoding input dependencies through unsupervised learning is an effective strategy for face recognition. Face Image Analysis by Unsupervised Learning is suitable as a secondary text for a graduate-level course, and as a reference for researchers and practitioners in industry.
Daugiau informacijos
| Autorius | Marian Stewart Bartlett |
|---|---|
| Leidėjas | Springer US |
| Series | The Springer International Series in Engineering and Computer Science |
| Išleidimo metai | 2001 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9780792373483 |