Sinopsis
This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data.
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Acerca del autor
Yun Fu is an Assistant Professor, ECE and CS, Northeastern University
De la contraportada
This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding, and learning among unconstrained visual data. Included in the book are chapters covering multiple emerging topics in this new field. The text links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. This book contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications.
· Covers the most state-of-the-art topics of sparse and low-rank modeling
· Examines the theory of sparse and low-rank analysis to the real-world practice of sparse and low-rank analysis
· Contributions from top experts voicing their unique perspectives included throughout
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis.
Publicado por
Cham, Springer., 2014
ISBN 10: 3319119990
ISBN 13: 9783319119991
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
Publicado por
Palgrave Macmillan, 2014
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ISBN 13: 9783319119991
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications. Nº de ref. del artículo: 25013699/1
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
Publicado por
Springer International Publishing Nov 2014, 2014
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ISBN 13: 9783319119991
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications. 244 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319119991
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Springer International Publishing, 2014
ISBN 10: 3319119990
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers the most state-of-the-art topics of sparse and low-rank modelingExamines the theory of sparse and low-rank analysis to the real-world practice of sparse and low-rank analysisContributions from top experts voicing their unique perspec. Nº de ref. del artículo: 4499171
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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
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Springer, Springer Nov 2014, 2014
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