Sparse Representation, Modeling and Learning in Visual Recognition: Theory, Algorithms and Applications

Cheng, Hong

Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2015
ISBN 10: 1447167139 / ISBN 13: 9781447167136
Nuevos / Hardcover / Cantidad disponible: 0
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Sobre este título:

Reseña del editor: This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book.

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Detalles bibliográficos

Título: Sparse Representation, Modeling and Learning...
Editorial: Springer-Verlag New York Inc
Año de publicación: 2015
Encuadernación: Hardcover
Condición del libro: Brand New

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ISBN 10: 1447167139 ISBN 13: 9781447167136
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Hong Cheng
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ISBN 10: 1447167139 ISBN 13: 9781447167136
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Descripción Springer London Ltd, United Kingdom, 2015. Hardback. Condición: New. 2015 ed.. Language: English . Brand New Book. This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book. Nº de ref. del artículo: SPR9781447167136

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ISBN 10: 1447167139 ISBN 13: 9781447167136
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Descripción Springer London Ltd, United Kingdom, 2015. Hardback. Condición: New. 2015 ed.. Language: English . Brand New Book. This unique text/reference presents a comprehensive review of the state of the art in sparse representations, modeling and learning. The book examines both the theoretical foundations and details of algorithm implementation, highlighting the practical application of compressed sensing research in visual recognition and computer vision. Topics and features: describes sparse recovery approaches, robust and efficient sparse representation, and large-scale visual recognition; covers feature representation and learning, sparsity induced similarity, and sparse representation and learning-based classifiers; discusses low-rank matrix approximation, graphical models in compressed sensing, collaborative representation-based classification, and high-dimensional nonlinear learning; includes appendices outlining additional computer programming resources, and explaining the essential mathematics required to understand the book. Nº de ref. del artículo: SPR9781447167136

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ISBN 10: 1447167139 ISBN 13: 9781447167136
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