Information Fusion
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature Singapore Mai 2023, 2023
- 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 -In the big data era, increasinginformationcan be extracted from the same source object or scene. For instance, a person can be verified based on their fingerprint, palm print, or iris information, and a given image can be represented by various types of features, including its texture, color, shape, etc. These multiple types of data extracted from a single object are called multi-view, multi-modal or multi-feature data. Many works have demonstrated that the utilization of all availableinformationat multiple abstraction levels (measurements, features, decisions) helps to obtain more complex, reliable and accurateinformation and to maximize performance in a range of applications.This book provides an overview of information fusion technologies, state-of-the-art techniques and their applications. It covers a variety of essential information fusion methods based on different techniques, including sparse/collaborative representation, kernel strategy, Bayesian models, metric learning, weight/classifier methods, and deep learning. The typical applications of these proposed fusion approaches are also presented, including image classification, domain adaptation, disease detection, image restoration, etc. This book will benefit all researchers, professionals and graduate students in the fields of computer vision, pattern recognition, biometrics applications, etc. Furthermore, it offers a valuable resource for interdisciplinary research. 288 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9789811689789
- Título
- Information Fusion
- Autor
- Jinxing Li
- Editorial
- Springer Nature Singapore Mai 2023
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811689784
- ISBN 13
- 9789811689789
- Peso del artículo
- 493 gramos
- Dimensiones
- 235x155x15 mm
In the big data era, increasing information can be extracted from the same source object or scene. For instance, a person can be verified based on their fingerprint, palm print, or iris information, and a given image can be represented by various types of features, including its texture, color, shape, etc. These multiple types of data extracted from a single object are called multi-view, multi-modal or multi-feature data. Many works have demonstrated that the utilization of all available information at multiple abstraction levels (measurements, features, decisions) helps to obtain more complex, reliable and accurate information and to maximize performance in a range of applications.
This book provides an overview of information fusion technologies, state-of-the-art techniques and their applications. It covers a variety of essential information fusion methods based on different techniques, including sparse/collaborative representation, kernel strategy,Bayesian models, metric learning, weight/classifier methods, and deep learning. The typical applications of these proposed fusion approaches are also presented, including image classification, domain adaptation, disease detection, image restoration, etc.
This book will benefit all researchers, professionals and graduate students in the fields of computer vision, pattern recognition, biometrics applications, etc. Furthermore, it offers a valuable resource for interdisciplinary research.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Jinxing Li received his BSc degree from the Department of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China, in 2012, his MSc degree from the Department of Automation, Chongqing University, China, in 2015, and his PhD from the Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University, in 2018. His research interests include pattern recognition, medical biometrics and machine learning.
Bob Zhang received the PhD degree in electrical and computer engineering from the University of Waterloo in 2011. After graduating, he was a postdoctoral researcher in the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA.
He is currently an Associate Professor in the Department of Computer and Information Science, University of Macau. His research interests focus on biometrics, pattern recognition, and image processing. Dr. Zhang is a Senior Member of IEEE, a Technical Committee Member of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society and an Associate Editor of Artificial Intelligence Review.David Zhang graduated with a degree in Computer Science from Peking University. He received his MSc and his PhD (both in Computer Science) from the Harbin Institute of Technology (HIT) in 1982 and 1985, respectively. From 1986 to 1988, he was a Postdoctoral Fellow at Tsinghua University and then an Associate Professor at the Chinese Academy of Sciences, Beijing. In 1994, he received his second PhD in Electrical and Computer Engineering, from the University of Waterloo, Ontario, Canada. Currently, he is a Chair Professor at Hong Kong Polytechnic University, where he has been the Founding Director of the Biometrics Research Centre (UGC/CRC) supported by the Hong Kong SAR Government since 1998. He also serves as a Visiting Chair Professor at Tsinghua University and the HIT and as an Adjunct Professor at Shanghai Jiao Tong University, Peking University, National University of Defense Technology and the University of Waterloo.
He is the Founder and Editor-in-Chief of the International Journal of Image and Graphics (IJIG); a Book Editor for the Springer International Series on Biometrics (KISB); and an Associate Editor for more than ten international journals, e.g., IEEE Transactions. He has published over 20 monographs and 400 international journal papers and holds 40 patents from the USA/Japan/China. He was continuously listed as a Highly Cited Researcher in Engineering by Clarivate Analytics (formerly known as Thomson Reuters) in 2014, 2015, 2016, 2017 and 2018. Professor Zhang is a Croucher Senior Research Fellow, Distinguished Speaker of the IEEE Computer Society, and a Fellow of both the IEEE and IAPR.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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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.
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