Qué es el aprendizaje de características geométricas
El aprendizaje de características geométricas es una técnica que combina el aprendizaje automático y la visión por computadora para resolver tareas visuales. El objetivo principal de este método es encontrar un conjunto de características representativas de forma geométrica para representar un objeto recopilando características geométricas de imágenes y aprendiéndolas utilizando métodos eficientes de aprendizaje automático. Los humanos resuelven tareas visuales y pueden dar una respuesta rápida al entorno extrayendo información perceptual de lo que ven. Los investigadores simulan la capacidad humana de reconocer objetos para resolver problemas de visión por computadora. Por ejemplo, M. Mata et al. (2002) aplicaron técnicas de aprendizaje de funciones a las tareas de navegación del robot móvil para evitar obstáculos. Utilizaron algoritmos genéticos para aprender características y reconocer objetos (figuras). Los métodos de aprendizaje de características geométricas no solo pueden resolver problemas de reconocimiento sino también predecir acciones posteriores mediante el análisis de un conjunto de imágenes sensoriales de entrada secuenciales, generalmente algunas características de extracción de imágenes. A través del aprendizaje se dan algunas hipótesis de la siguiente acción y de acuerdo a la probabilidad de cada hipótesis se da una acción más probable. Esta técnica es ampliamente utilizada en el área de la inteligencia artificial.
Cómo se beneficiará
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Aprendizaje de características geométricas
Capítulo 2: Reconocimiento de patrones
Capítulo 3: Transformada de Hough
Capítulo 4: Función de pérdida
Capítulo 5: ¿Expectativa? Algoritmo de maximización
Capítulo 6: Muestreo de rechazo
Capítulo 7: Procesamiento de matrices
Capítulo 8: Autocodificador
Capítulo 9: Aproximación estocástica
Capítulo 10: Detección de tablero de ajedrez
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el aprendizaje de características geométricas.
(III) ) Ejemplos del mundo real para el uso del aprendizaje de características geométricas en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de aprendizaje de características geométricas.
El aprendizaje de características geométricas es una técnica que combina el aprendizaje automático y la visión por computadora para resolver tareas visuales. El objetivo principal de este método es encontrar un conjunto de características representativas de forma geométrica para representar un objeto recopilando características geométricas de imágenes y aprendiéndolas utilizando métodos eficientes de aprendizaje automático. Los humanos resuelven tareas visuales y pueden dar una respuesta rápida al entorno extrayendo información perceptual de lo que ven. Los investigadores simulan la capacidad humana de reconocer objetos para resolver problemas de visión por computadora. Por ejemplo, M. Mata et al. (2002) aplicaron técnicas de aprendizaje de funciones a las tareas de navegación del robot móvil para evitar obstáculos. Utilizaron algoritmos genéticos para aprender características y reconocer objetos (figuras). Los métodos de aprendizaje de características geométricas no solo pueden resolver problemas de reconocimiento sino también predecir acciones posteriores mediante el análisis de un conjunto de imágenes sensoriales de entrada secuenciales, generalmente algunas características de extracción de imágenes. A través del aprendizaje se dan algunas hipótesis de la siguiente acción y de acuerdo a la probabilidad de cada hipótesis se da una acción más probable. Esta técnica es ampliamente utilizada en el área de la inteligencia artificial.
Cómo se beneficiará
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Aprendizaje de características geométricas
Capítulo 2: Reconocimiento de patrones
Capítulo 3: Transformada de Hough
Capítulo 4: Función de pérdida
Capítulo 5: ¿Expectativa? Algoritmo de maximización
Capítulo 6: Muestreo de rechazo
Capítulo 7: Procesamiento de matrices
Capítulo 8: Autocodificador
Capítulo 9: Aproximación estocástica
Capítulo 10: Detección de tablero de ajedrez
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el aprendizaje de características geométricas.
(III) ) Ejemplos del mundo real para el uso del aprendizaje de características geométricas en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de aprendizaje de características geométricas.
Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.