¿Qué es la clasificación de imágenes contextuales?
Un método de clasificación que se basa en la información contextual contenida en las imágenes se conoce como clasificación de imágenes contextuales. Este método entra en la categoría de reconocimiento de patrones en visión por computadora. Un enfoque "contextual" es aquel que se centra en la relación entre los píxeles que están muy próximos entre sí, lo que también se conoce como vecindad. La clasificación de las fotografías según la utilización de la información contextual es el objetivo de este enfoque.
Cómo se beneficiará
(I) Insights, y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Clasificación contextual de imágenes
Capítulo 2: Reconocimiento de patrones
Capítulo 3: Proceso gaussiano
Capítulo 4: LPBoost
Capítulo 5: Aprendizaje de una sola vez (visión por computadora)
Capítulo 6: Máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados
Capítulo 7: Difracción de Fraunhofer ecuación
Capítulo 8: Simetría en mecánica cuántica
Capítulo 9: Modelado jerárquico bayesiano
Capítulo 10: Subproblemas de Paden-Kahan
( II) Responder las principales preguntas del público sobre la clasificación de imágenes contextuales.
(III) Ejemplos del mundo real para el uso de la clasificación de imágenes contextuales en muchos campos.
Quién es este libro para
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Clasificación de Imágenes Contextuales.
Un método de clasificación que se basa en la información contextual contenida en las imágenes se conoce como clasificación de imágenes contextuales. Este método entra en la categoría de reconocimiento de patrones en visión por computadora. Un enfoque "contextual" es aquel que se centra en la relación entre los píxeles que están muy próximos entre sí, lo que también se conoce como vecindad. La clasificación de las fotografías según la utilización de la información contextual es el objetivo de este enfoque.
Cómo se beneficiará
(I) Insights, y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Clasificación contextual de imágenes
Capítulo 2: Reconocimiento de patrones
Capítulo 3: Proceso gaussiano
Capítulo 4: LPBoost
Capítulo 5: Aprendizaje de una sola vez (visión por computadora)
Capítulo 6: Máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados
Capítulo 7: Difracción de Fraunhofer ecuación
Capítulo 8: Simetría en mecánica cuántica
Capítulo 9: Modelado jerárquico bayesiano
Capítulo 10: Subproblemas de Paden-Kahan
( II) Responder las principales preguntas del público sobre la clasificación de imágenes contextuales.
(III) Ejemplos del mundo real para el uso de la clasificación de imágenes contextuales en muchos campos.
Quién es este libro para
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Clasificación de Imágenes Contextuales.
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