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计算机视觉高级主题,提供无水印PDF文件,评分0分。

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简介:
Series: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Hardcover: 433 pages. Publisher: Springer; 2013 edition (September 24, 2013). Language: English. ISBN-10: 144715519X, ISBN-13: 978-1447155195. This publication offers a comprehensive collection of state-of-the-art research, encompassing both the theoretical foundations and practical applications related to reconstruction, registration, and recognition techniques. The material provides a detailed survey of complex areas and thorough accounts of innovative algorithms. Key elements include an exploration of various visual attributes, trajectory characteristics, and stereo matching methodologies; a critical review of the primary difficulties associated with semi-supervised object recognition, alongside a newly developed technique for categorizing human actions; the presentation of a structured approach for visual localization of unmanned aerial vehicles (MAVs), along with the incorporation of moment constraints within convex shape optimization; an examination of solutions to the co-recognition problem and the utilization of distance-based classifiers for large-scale image classification tasks; a description illustrating how the four-color theorem can be leveraged to address maximum likelihood ratio (MLR) problems; an introduction to a Bayesian generative model designed for comprehending indoor environments, coupled with a boosting strategy intended to generalize the k-Nearest Neighbors (k-NN) rule; and finally, a discussion concerning the challenge of scene-specific object detection, complemented by an approach facilitating temporal super resolution video enhancement.

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    这本《高级计算机视觉主题》提供了深入探讨计算机视觉领域的最新进展和挑战。本书全面覆盖了该领域的重要概念和技术,适合研究者及专业人士阅读使用。特别提供免费的PDF版本,方便读者获取学习资源。 This book is part of the Advances in Computer Vision and Pattern Recognition series, published by Springer on September 24, 2013. It contains 433 pages and is written in English with ISBN-10: 144715519X and ISBN-13: 978-1447155195. The book covers a wide range of advanced research topics, including both theoretical foundations and practical applications related to reconstruction, registration, and recognition. It explores challenging areas within these fields and introduces innovative algorithms designed to address complex problems. Key features include: - An examination of visual features, trajectory features, and stereo matching techniques. - A review of the primary challenges in semi-supervised object recognition along with a new approach for categorizing human actions. - A framework developed for visually localizing micro aerial vehicles (MAVs) as well as methods utilizing moment constraints for convex shape optimization. - Solutions to co-recognition issues and distance-based classifiers optimized for large-scale image classification tasks. - An exploration of how the four-color theorem can be applied in solving Markov Random Field (MRF) problems. - A Bayesian generative model designed to understand indoor environments, alongside a boosting technique that generalizes the k-nearest neighbor rule. - Discussions on scene-specific object detection and methods for achieving temporal super-resolution video processing.
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