Andere Kunden interessierten sich auch für
![CBIR à partir d'une base de données et d'une reconnaissance d'images de fruits]( "CBIR à partir d'une base de données et d'une reconnaissance d'images de fruits")
CBIR à partir d'une base de données et d'une reconnaissance d'images de fruits22,99 €![CBIR da database di immagini di frutta e riconoscimento]( "CBIR da database di immagini di frutta e riconoscimento")
CBIR da database di immagini di frutta e riconoscimento22,99 €![CBIR iz bazy dannyh i raspoznawaniq izobrazhenij fruktow]( "CBIR iz bazy dannyh i raspoznawaniq izobrazhenij fruktow")
CBIR iz bazy dannyh i raspoznawaniq izobrazhenij fruktow22,99 €![Twitter Spam-Erkennung und Traffic-Klassifizierung]( "Twitter Spam-Erkennung und Traffic-Klassifizierung")
Twitter Spam-Erkennung und Traffic-Klassifizierung43,90 €![Sicherung des Webs: Maschinelles Lernen zur Erkennung von CSRF-Schwachstellen]( "Sicherung des Webs: Maschinelles Lernen zur Erkennung von CSRF-Schwachstellen")
Sicherung des Webs: Maschinelles Lernen zur Erkennung von CSRF-Schwachstellen43,90 €![Erkennung bösartiger Software mit Techniken des maschinellen Lernens]( "Erkennung bösartiger Software mit Techniken des maschinellen Lernens")
Erkennung bösartiger Software mit Techniken des maschinellen Lernens43,90 €![Erkennung von zytologischen Veränderungen in Wangenabstrichen]( "Erkennung von zytologischen Veränderungen in Wangenabstrichen")
Erkennung von zytologischen Veränderungen in Wangenabstrichen50,90 €
Eine Technik, die den visuellen Inhalt von Bildern nutzt, um Bilder aus großen Bilddatenbanken zu suchen, ist als Content Based Image Retrieval (CBIR) bekannt. Dieses Buch bietet die Kernkonzepte von CBIR zusammen mit einigen Algorithmen, die auf Farbe, Form und Textur von Obstbildern basieren. Dieses Buch beschreibt - - Die Konzepte von CBIR, Anwendungen von CBIR, Architektur von CBIR-Systemen und Probleme in CBIR-Systemen. - Verschiedene Methoden der Merkmalsextraktion, Ähnlichkeitsmaß, Bildsegmentierung. - Die Methode zum Auffinden von Obstbildern auf der Grundlage von Farbe. - Wiederauffinden von Obstbildern anhand von Textur- und Farbmerkmalen. - Segmentierung von Bildern mehrerer Früchte mit Hilfe des L_a_b-Raums. - Erkennung von Obstbildern anhand von Formdeskriptoren und Farbmerkmalen.