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Reseña del editor
This book presents a comprehensive treatise on Riemannian geometric computations and related statistical inferences in several computer vision problems. This edited volume includes chapter contributions from leading figures in the field of computer vision who are applying Riemannian geometric approaches in problems such as face recognition, activity recognition, object detection, biomedical image analysis, and structure-from-motion. Some of the mathematical entities that necessitate a geometric analysis include rotation matrices (e.g. in modeling camera motion), stick figures (e.g. for activity recognition), subspace comparisons (e.g. in face recognition), symmetric positive-definite matrices (e.g. in diffusion tensor imaging), and function-spaces (e.g. in studying shapes of closed contours).
Biografía del autor
Pavan Turaga is an Assistant Professor at Arizona State University Anuj Srivastava is a Professor at Florida State University
"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.
- EditorialSpringer
- Año de publicación2015
- ISBN 10 3319229567
- ISBN 13 9783319229560
- EncuadernaciónTapa dura
- Número de edición1
- Número de páginas400
- EditorTuraga Pavan K., Srivastava Anuj
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Riemannian Computing in Computer Vision.
Publicado por
Cham, Springer., 2016
ISBN 10: 3319229567
ISBN 13: 9783319229560
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Riemannian Computing and Statistical Inferences in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing and Statistical Inferences in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Riemannian Computing in Computer Vision [Hardcover ]
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