Was ist das Tüte mit Wörtern Modell?
In der Bildverarbeitung kann das Bag-of-Words-Modell, manchmal auch Bag-of-Visual-Words-Modell genannt, auf die Bildklassifizierung angewendet werden oder Abrufen, indem Bildmerkmale als Wörter behandelt werden. Bei der Dokumentenklassifizierung ist ein Wortbeutel ein spärlicher Vektor für die Häufigkeit des Vorkommens von Wörtern. das heißt, ein spärliches Histogramm über den Wortschatz. In der Computer-Vision ist eine Tüte mit visuellen Wörtern ein Vektor für die Anzahl der Vorkommen eines Vokabulars lokaler Bildmerkmale.
Wie Sie davon profitieren
(I ) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Tüte mit Wörtern Modell im Computer Vision
Kapitel 2: Bildsegmentierung
Kapitel 3: Skalierungsinvariante Feature-Transformation
Kapitel 4: Skalierungsraum
Kapitel 5: Automatische Bildanmerkung
Kapitel 6: Struktur aus Bewegung
Kapitel 7: Subpixel-Auflösung
Kapitel 8: Mittlere Verschiebung
Kapitel 9: Schätzung der Gelenkkörperhaltung
Kapitel 10: Teilbasierte Modelle
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Bag-of-Words-Modell.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Bag-of-Words-Modells in vielen Bereichen.
Für wen sich dieses Buch eignet
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten, um ein tüte mit wörtern modell jeglicher Art zu erhalten .
In der Bildverarbeitung kann das Bag-of-Words-Modell, manchmal auch Bag-of-Visual-Words-Modell genannt, auf die Bildklassifizierung angewendet werden oder Abrufen, indem Bildmerkmale als Wörter behandelt werden. Bei der Dokumentenklassifizierung ist ein Wortbeutel ein spärlicher Vektor für die Häufigkeit des Vorkommens von Wörtern. das heißt, ein spärliches Histogramm über den Wortschatz. In der Computer-Vision ist eine Tüte mit visuellen Wörtern ein Vektor für die Anzahl der Vorkommen eines Vokabulars lokaler Bildmerkmale.
Wie Sie davon profitieren
(I ) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Tüte mit Wörtern Modell im Computer Vision
Kapitel 2: Bildsegmentierung
Kapitel 3: Skalierungsinvariante Feature-Transformation
Kapitel 4: Skalierungsraum
Kapitel 5: Automatische Bildanmerkung
Kapitel 6: Struktur aus Bewegung
Kapitel 7: Subpixel-Auflösung
Kapitel 8: Mittlere Verschiebung
Kapitel 9: Schätzung der Gelenkkörperhaltung
Kapitel 10: Teilbasierte Modelle
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Bag-of-Words-Modell.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Bag-of-Words-Modells in vielen Bereichen.
Für wen sich dieses Buch eignet
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten, um ein tüte mit wörtern modell jeglicher Art zu erhalten .