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Sinopsis
Computer vision and image analysis require interdisciplinary collaboration between mathematics and engineering. This book addresses the area of high-accuracy measurements of length, curvature, motion parameters and other geometrical quantities from acquired image data. It is a common problem that these measurements are incomplete or noisy, such that considerable efforts are necessary to regularise the data, to fill in missing information, and to judge the accuracy and reliability of these results. This monograph brings together contributions from researchers in computer vision, engineering and mathematics who are working in this area.
The book can be read both by specialists and graduate students in computer science, electrical engineering or mathematics who take an interest in data evaluations by approximation or interpolation, in particular data obtained in an image analysis context.
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Críticas
From the reviews:
"This compendium should be treated as a higher-level text with the target audience being computer scientists, electrical engineers, and mathematician, both in the research and industrial settings. Graduate-level students interested in pursuing advanced treatments of the topic can benefit from reading this book as well. ... This text is an important and worthwhile contribution to the computational imaging and vision literature; it is easy to read and rigorous in its mathematical development." (R. Goldberg, ACM Computing Reviews, Vol. 49 (4), April, 2008)
Reseña del editor
Computer vision and image analysis require interdisciplinary collaboration between mathematics and engineering. This book addresses the area of high-accuracy measurements of length, curvature, motion parameters and other geometrical quantities from acquired image data. It is a common problem that these measurements are incomplete or noisy, such that considerable efforts are necessary to regularise the data, to fill in missing information, and to judge the accuracy and reliability of these results. This monograph brings together contributions from researchers in computer vision, engineering and mathematics who are working in this area.
The book can be read both by specialists and graduate students in computer science, electrical engineering or mathematics who take an interest in data evaluations by approximation or interpolation, in particular data obtained in an image analysis context.
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Geometric Properties for Incomplete Data
Publicado por
Springer-Verlag New York Inc., 2006
ISBN 10: 1402038577
ISBN 13: 9781402038570
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Hardcover. Condición: Bon. Ancien livre de bibliothèque. Légères traces d'usure sur la couverture. Edition 2006. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. Slight signs of wear on the cover. Edition 2006. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations. Nº de ref. del artículo: D-953-060
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Geometric Properties for Incomplete Data.
Publicado por
Dordrecht, Springer Netherland., 2005
ISBN 10: 1402038577
ISBN 13: 9781402038570
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2006. 21 x 30 cm. XVI, 392 S. XVI, 392 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. (Computational Imaging and Vision). Sprache: Englisch. Nº de ref. del artículo: 248ZB
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Geometric Properties for Incomplete Data (Computational Imaging and Vision, 31)
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Geometric Properties for Incomplete Data (Computational Imaging and Vision, 31)
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Geometric Properties for Incomplete Data
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Geometric Properties for Incomplete Data (Computational Imaging and Vision, 31)
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Geometric Properties for Incomplete Data
Publicado por
Secaucus, New Jersey, U.S.A.: Kluwer Academic Pub, 2005
ISBN 10: 1402038577
ISBN 13: 9781402038570
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Geometric Properties for Incomplete Data (Computational Imaging and Vision, 31)
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