Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Given a familiar object extracted from its surroundings, wehumans have little difficulty in recognizing it irrespectiveof its size, position and orientation in our field of view.Changes in lighting and the effects of perspective also poseno problems. How do we achieve this, and more importantly,how can we get a computer to do this One very promisingapproach is to find mathematical functions of an object'simage, or of an object's 3D description, that are invariantto the transformations caused by the object's motion.This book is devoted to the theory and practice of suchinvariant image features, so-called image invariants, forplanar objects. It gives a comprehensive summary of thefield, discussing methods for recognizing both occluded andpartially occluded objects, and also contains a definitivetreatmentof moment invariants and a tutorial introductionto algebraic invariants, which are fundamental to affinemoment invariants and to many projective invariants.A number of novel invariant functions are presented and theresults of numerous experiments investigating the stabilityof new and old invariants are discussed. The main conclusionis that moment invariants are very effective, both forpartially occluded objects and for recognizing objects ingrey-level images.

N� de ref. del art�culo 9783540567134

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Recognizing Planar Objects Using Invariant Image Features
Editor: Springer, Springer
Fecha de publicaci�n: 1993
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3540567135
ISBN 13: 9783540567134
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 11 de largo
Peso: 306 gramos

Acerca de

Sinopsis

Given a familiar object extracted from its surroundings, we humans have little difficulty in recognizing it irrespective of its size, position and orientation in our field of view. Changes in lighting and the effects of perspective also pose no problems. How do we achieve this, and more importantly, how can we get a computer to do this? One very promising approach is to find mathematical functions of an object’s image, or of an object’s 3D description, that are invariant to the transformations caused by the object’s motion. This book is devoted to the theory and practice of such invariant image features, so-called image invariants, for planar objects. It gives a comprehensive summary of the field, discussing methods for recognizing both occluded and partially occluded objects, and also contains a definitive treatmentof moment invariants and a tutorial introduction to algebraic invariants, which are fundamental to affine moment invariants and to many projective invariants. A number of novel invariant functions are presented and the results of numerous experiments investigating the stability of new and old invariants are discussed. The main conclusion is that moment invariants are very effective, both for partially occluded objects and for recognizing objects in grey-level images.

Rese�a del editor

Given a familiar object extracted from its surroundings, we humans have little difficulty in recognizing it irrespective of its size, position and orientation in our field of view. Changes in lighting and the effects of perspective also pose no problems. How do we achieve this, and more importantly, how can we get a computer to do this? One very promising approach is to find mathematical functions of an object's image, or of an object's 3D description, that are invariant to the transformations caused by the object's motion. This book is devoted to the theory and practice of such invariant image features, so-called image invariants, for planar objects. It gives a comprehensive summary of the field, discussing methods for recognizing both occluded and partially occluded objects, and also contains a definitive treatmentof moment invariants and a tutorial introduction to algebraic invariants, which are fundamental to affine moment invariants and to many projective invariants. A number of novel invariant functions are presented and the results of numerous experiments investigating the stability of new and old invariants are discussed. The main conclusion is that moment invariants are very effective, both for partially occluded objects and for recognizing objects in grey-level images.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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