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9783319352480 - Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications: 12 (The International Series in Video Computing) de Oreifej, Omar; Shah, Mubarak (11 resultados)
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization : Theory and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,51
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications (The International Series in Video Computing, 12)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,03
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization : Theory and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,02
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization: Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,30
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. reprint edition. 120 pages. 9.25x6.10x0.29 inches. In Stock.
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization : Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,68
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization : Theory and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 118,83
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications (The International Series in Video Computing, 12)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 109,33
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization : Theory and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 139,41
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications (The International Series in Video Computing, 12) [Paperback] Oreifej, Omar and Shah, Mubarak (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 46,22
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Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin Springer International Publishing Springer Aug 2016, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition. 114 pp. Englisch.
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive summary of the state-of-the-art methods and applications of Low-Rank OptimizationReviews the latest approaches in a wide range of computer vision problems, including: Scene Reconstruction, Video Denoising, Activity Recogni.
