Image Texture Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Okt 2020, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis.Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks.This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work. 272 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783030137755
- Título
- Image Texture Analysis
- Autor
- Chih-Cheng Hung
- Editorial
- Springer International Publishing Okt 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030137759
- ISBN 13
- 9783030137755
- Peso del artículo
- 417 gramos
- Dimensiones
- 235x155x15 mm
This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis.
Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks.This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work.
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Acerca del autor
Dr. Chih-Cheng Hung is a Tenured Professor of Computer Science in the College of Computing and Software Engineering at Kennesaw State University, where he serves as the Director of the Center for Machine Vision and Security Research. He also holds the position of YinDu Scholar at Anyang Normal University, China.
Dr. Enmin Song is a Professor and Director of the Department of Computer Science and Application at Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
Dr. Yihua Lan is an Associate Professor of Computer Science in the School of Computer and Information Technology at Nanyang Normal University, China.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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