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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
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2016
- ISBN 10 3319360957
- ISBN 13 9783319360959
- EncuadernaciónTapa blanda
- Número de páginas400
- EditorTuraga Pavan K., Srivastava Anuj
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Riemannian Computing in Computer Vision
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Springer International Publishing Aug 2016, 2016
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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). 400 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319360959
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Illustrates Riemannian computing theory on applications in computer vision, machine learning, and roboticsEmphasis on algorithmic advances that will allow re-application in other contextsWritten by leading researchers in computer vision and. Nº de ref. del artículo: 448747250
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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). Nº de ref. del artículo: 9783319360959
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