Herausgeber/innen: David A. Forsyth, Roberto Cipolla, Vito Di Gesu, Joseph L. Mundy

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Shape, Contour and Grouping in Computer Vision

Computer vision has been successful in several important applications recently. Vision techniques can now be used to build very good models of buildings from pictures quickly and easily, to overlay operation planning data on a neuros- geons view of a patient, and to recognise some of the gestures a user makes to a computer. Object recognition remains a very di cult problem, however. The key questions to understand in recognition seem to be: (1) how objects should be represented and (2) how to manage the line of reasoning that stretches from image data to object identity. An important part of the process of recognition { perhaps, almost all of it { involves assembling bits of image information into helpful groups. There is a wide variety of possible criteria by which these groups could be established { a set of edge points that has a symmetry could be one useful group; others might be a collection of pixels shaded in a particular way, or a set of pixels with coherent colour or texture. Discussing this process of grouping requires a detailed understanding of the relationship between what is seen in the image and what is actually out there in the world.

Taschenbuch 11/1999

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Inhaltsverzeichnis

An Empirical-Statistical Agenda for Recognition.- A Formal-Physical Agenda for Recognition.- Shape.- Shape Models and Object Recognition.- Order Structure, Correspondence, and Shape Based Categories.- Quasi-Invariant Parameterisations and Their Applications in Computer Vision.- Shading.- Representations for Recognition Under Variable Illumination.- Shadows, Shading, and Projective Ambiguity.- Grouping.- Grouping in the Normalized Cut Framework.- Geometric Grouping of Repeated Elements within Images.- Constrained Symmetry for Change Detection.- Grouping Based on Coupled Diffusion Maps.- Representation and Recognition.- Integrating Geometric and Photometric Information for Image Retrieval.- Towards the Integration of Geometric and Appearance-Based Object Recognition.- Recognizing Objects Using Color-Annotated Adjacency Graphs.- A Cooperating Strategy for Objects Recognition.- Statistics, Learning and Recognition.- Model Selection for Two View Geometry:A Review.- Finding Objects by Grouping Primitives.- Object Recognition with Gradient-Based Learning.

Produktdetails

EAN / 13-stellige ISBN	978-3540667223
10-stellige ISBN	3540667229
Verlag	Springer Berlin Heidelberg
Imprint	Lecture Notes in Computer Science
Sprache	Englisch
Anmerkungen zur Auflage	1999
Editionsform	Hardcover / Softcover / Karten
Einbandart	Taschenbuch
Erscheinungsdatum	03. November 1999
Seitenzahl	364
Beilage	Paperback
Format (L×B×H)	23,5cm × 15,5cm × 2,0cm
Gewicht	552g
Warengruppe des Lieferanten	Naturwissenschaften - Informatik, EDV
Mehrwertsteuer	7% (im angegebenen Preis enthalten)

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Birgit H. aus Troisdorf

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Christa L. aus München

Sie werden enormen Zulauf bekommen, da bin ich mir sicher.
Ich wünsche Ihnen, dass Sie sich Ihren pragmatischen Idealismus bewahren und noch viel mehr Gutes tun können, so wie Sie sich das erhoffen.
Claudia B. aus Pfaffenhofen