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Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation: 2766 (Lecture Notes in Computer Science) - Tapa blanda

 
9783540407225: Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation: 2766 (Lecture Notes in Computer Science)

Sinopsis

Human performance in visual perception by far exceeds the performance of contemporary computer vision systems. While humans are able to perceive their environment almost instantly and reliably under a wide range of conditions, computer vision systems work well only under controlled conditions in limited domains.

This book sets out to reproduce the robustness and speed of human perception by proposing a hierarchical neural network architecture for iterative image interpretation. The proposed architecture can be trained using unsupervised and supervised learning techniques.

Applications of the proposed architecture are illustrated using small networks. Furthermore, several larger networks were trained to perform various nontrivial computer vision tasks.

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Críticas

From the reviews:

"This booklet is the reprint of a thesis. It addresses image interpretation using a neural network architecture mimicking the human visual system. ... The exposition is divided in two parts, namely theory and applications. ... In short this thesis is very interesting, well written and easy to read." (Jean Th. Lapresté, Zentralblatt MATH, Vol. 1041 (16), 2004)

Reseña del editor

Human performance in visual perception by far exceeds the performance of contemporary computer vision systems. While humans are able to perceive their environment almost instantly and reliably under a wide range of conditions, computer vision systems work well only under controlled conditions in limited domains.

This book sets out to reproduce the robustness and speed of human perception by proposing a hierarchical neural network architecture for iterative image interpretation. The proposed architecture can be trained using unsupervised and supervised learning techniques.

Applications of the proposed architecture are illustrated using small networks. Furthermore, several larger networks were trained to perform various nontrivial computer vision tasks.

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  • EditorialSpringer
  • Año de publicación2008
  • ISBN 10 3540407227
  • ISBN 13 9783540407225
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas240
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ISBN 10:  3662202603 ISBN 13:  9783662202609
Editorial: Springer, 2014
Tapa blanda

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Behnke, Sven
Publicado por Springer, 2003
ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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Publicado por Springer 00/n /13 J, 2003
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BEHNKE, S.
Publicado por Springer, Berlin, 2003
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23 cm. original paperback. 224 pp. ills. references. index. "Lecture Notes in Computer Science". -(libr labels, library stamp, otherwise (very) good). 370g. Nº de ref. del artículo: 71746

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ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Human performance in visual perception by far exceeds the performance of contemporary computer vision systems. While humans are able to perceive their environment almost instantly and reliably under a wide range of conditions, computer vision systems work well only under controlled conditions in limited domains.This booksets out to reproduce the robustness and speed of human perception by proposing a hierarchical neural network architecture for iterative image interpretation. The proposed architecture can be trained using unsupervised and supervised learning techniques. Applications of the proposed architecture are illustrated using small networks. Furthermore, several larger networks were trained to perform various nontrivial computer vision tasks. 240 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540407225

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Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2003
ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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Publicado por Springer, 2003
ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido

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ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Includes supplementary material: sn.pub/extrasHuman performance in visual perception by far exceeds the performance of contemporary computer vision systems. While humans are able to perceive their environment almost instantly and reliably unde. Nº de ref. del artículo: 4888915

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Publicado por Springer, 2003
ISBN 10: 3540407227 ISBN 13: 9783540407225
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