¿Qué es la transformación de características invariantes de escala?
SIFT, que significa transformación de características invariantes de escala, es un método de visión por computadora desarrollado por David Lowe en 1999. El propósito es identificar, describir y coincidir con características locales en imágenes. Algunas de las aplicaciones que se pueden utilizar son reconocimiento de objetos, mapeo y navegación robóticos, unión de imágenes, modelado tridimensional, reconocimiento de gestos, seguimiento de video, identificación individual de vida silvestre y movimiento de coincidencias.
Cómo se beneficiará
(I) Información y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Transformación de características invariantes de escala
Capítulo 2: Detección de bordes
Capítulo 3: Espacio de escala
Capítulo 4: Desenfoque gaussiano
Capítulo 5: Función (visión por computadora)
Capítulo 6: Detección de esquinas
Capítulo 7: Adaptación de forma afín
Capítulo 8: Detector de región afín de Hesse
Capítulo 9: Detector de región principal basado en curvatura
Capítulo 10: Orientado RÁPIDO y rotado BRIEF
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la transformación de características invariantes de escala.
(III) Ejemplos del mundo real para su uso de características invariantes de escala se transforman en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran para ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de transformación de características invariantes de escala.
SIFT, que significa transformación de características invariantes de escala, es un método de visión por computadora desarrollado por David Lowe en 1999. El propósito es identificar, describir y coincidir con características locales en imágenes. Algunas de las aplicaciones que se pueden utilizar son reconocimiento de objetos, mapeo y navegación robóticos, unión de imágenes, modelado tridimensional, reconocimiento de gestos, seguimiento de video, identificación individual de vida silvestre y movimiento de coincidencias.
Cómo se beneficiará
(I) Información y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Transformación de características invariantes de escala
Capítulo 2: Detección de bordes
Capítulo 3: Espacio de escala
Capítulo 4: Desenfoque gaussiano
Capítulo 5: Función (visión por computadora)
Capítulo 6: Detección de esquinas
Capítulo 7: Adaptación de forma afín
Capítulo 8: Detector de región afín de Hesse
Capítulo 9: Detector de región principal basado en curvatura
Capítulo 10: Orientado RÁPIDO y rotado BRIEF
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la transformación de características invariantes de escala.
(III) Ejemplos del mundo real para su uso de características invariantes de escala se transforman en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran para ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de transformación de características invariantes de escala.
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