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Dense Image Correspondences for Computer Vision

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

02.12.2015

Abbildungen

XII, 295 p. 152 illus., 146 illus. in color.

Herausgeber

Tal Hassner + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

295

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

629 g

Auflage

1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-23047-4

Beschreibung

Portrait

Prof. Tal Hassner is a faculty member of the Department of Mathematics and Computer Science, The Open University of Israel, Israel. Ce Liu is a Researcher with Google.

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Erscheinungsdatum

02.12.2015

Abbildungen

XII, 295 p. 152 illus., 146 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

295

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

629 g

Auflage

1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-23047-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Introduction to Dense Optical Flow.- SIFT Flow: Dense Correspondence across Scenes and its Applications.- Dense, Scale-Less Descriptors.- Scale-Space SIFT Flow.- Dense Segmentation-aware Descriptors.- SIFTpack: A Compact Representation for Efficient SIFT Matching.- In Defense of Gradient-Based Alignment on Densely Sampled Sparse Features.- From Images to Depths and Back.- DepthTransfer: Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling.- Joint Inference in Image Datasets via Dense Correspondence.- Dense Correspondences and Ancient Texts.