Paperback. Within the scope of this dissertation a system for appearance-based statistical classification and localization of 3-D objects in 2-D digital images is presented. The first three chapters define the object recognition task, present the mathematical background of the system, and discuss the known approaches for object recognition. Then the learning phase of the system is described. The training begins with the image acquisition, which can be done with a hand-held camera. The object poses required for the further object modeling are computed from the training image sequence with the structure-from-motion algorithm. In contrast to shape-based approaches, appearance-based methods do not use any segmentation steps to extract object features. The objects are described by 2-D local feature vectors computed directly from image pixel values using the wavelet transform. Both gray level and color images can be used for feature extraction. Finally, the object features are statistically modeled with the normal distribution and stored in the object models as density functions. Additionally, context modeling is also performed in the training phase.In the recognition phase the system classifies and localizes objects in scenes with real heterogeneous background, whereas the number of objects in a scene is unknown. First, feature vectors are calculated in the scene with the same method as in the training. Second, a maximization algorithm evaluates the learned density functions with the extracted feature vectors and yields classes and poses of objects found in the scene. Experiments made on a real data set with more than 40000 images compare the classification and localization rates for all algorithms discussed in the dissertation and show a very good performance of the system in a real world environment. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

N� de ref. del art�culo 9783832515881

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Appearance-Based Statistical Object Recognition Including Color and Context Modeling (Paperback)
Editor: Logos Verlag Berlin GmbH, Berlin
Fecha de publicaci�n: 2007
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3832515887
ISBN 13: 9783832515881
Encuadernaci�n: Paperback
Estado: new

Acerca de

Sinopsis

Within the scope of this dissertation a system for appearance-based statistical classification and localization of 3-D objects in 2-D digital images is presented. The first three chapters define the object recognition task, present the mathematical background of the system, and discuss the known approaches for object recognition. Then the learning phase of the system is described. The training begins with the image acquisition, which can be done with a hand-held camera. The object poses required for the further object modeling are computed from the training image sequence with the structure-from-motion algorithm. In contrast to shape-based approaches, appearance-based methods do not use any segmentation steps to extract object features. The objects are described by 2-D local feature vectors computed directly from image pixel values using the wavelet transform. Both gray level and color images can be used for feature extraction. Finally, the object features are statistically modeled with the normal distribution and stored in the object models as density functions. Additionally, context modeling is also performed in the training phase. In the recognition phase the system classifies and localizes objects in scenes with real heterogeneous background, whereas the number of objects in a scene is unknown. First, feature vectors are calculated in the scene with the same method as in the training. Second, a maximization algorithm evaluates the learned density functions with the extracted feature vectors and yields classes and poses of objects found in the scene. Experiments made on a real data set with more than 40000 images compare the classification and localization rates for all algorithms discussed in the dissertation and show a very good performance of the system in a real world environment.

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Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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