Sinopsis
This edited volume explores several issues relating to parametric segmentation including robust operations, model selection criteria and automatic model selection, plus 2D and 3D scene segmentation. Emphasis is placed on robust model selection with techniques such as robust Mallows Cp, least K-th order statistical model fitting (LKS), and robust regression receiving much attention. With contributions from leading researchers, this is a valuable resource for researchers and graduated students working in computer vision, pattern recognition, image processing and robotics.
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Reseña del editor
This edited volume explores several issues relating to parametric segmentation including robust operations, model selection criteria and automatic model selection, plus 2D and 3D scene segmentation. Emphasis is placed on robust model selection with techniques such as robust Mallows Cp, least K-th order statistical model fitting (LKS), and robust regression receiving much attention. With contributions from leading researchers, this is a valuable resource for researchers and graduated students working in computer vision, pattern recognition, image processing and robotics.
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision: A Statistical Approach
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision : A Statistical Approach
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Springer New York, 2000
ISBN 10: 0387988157
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision: A Statistical Approach
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision: A Statistical Approach
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Springer-Verlag New York Inc., 2000
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision
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Data Segmentation And Model Selection For Computer Vision - A Statistical Approach
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Data Segmentation And Model Selection For Computer Vision - A Statistical Approach
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Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision: A Statistical Approach
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