Produktbild: Natural Image Statistics
Band 39

Natural Image Statistics A Probabilistic Approach to Early Computational Vision.

Fr. 219.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

05.06.2009

Verlag

Springer London

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

24.1/16/3.1 cm

Gewicht

834 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84882-490-4

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“The authors did a wonderful job of introducing the field of natural image statistics, comprehensively. The book provides the underlying fundamental mathematics … accessible to a wide audience. … provides exercises and computer assignments at the end of the chapters. … the advanced topics are treated in a similar manner to basic theory, makes the book suitable to be used as a textbook for advanced students and by researchers in any discipline related to computer vision.” (Michael Goldberg and R. Goldberg, ACM Computing Reviews, October, 2010)

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Erscheinungsdatum

05.06.2009

Verlag

Springer London

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

24.1/16/3.1 cm

Gewicht

834 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84882-490-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Background.- Linear Filters and Frequency Analysis.- Outline of the Visual System.- Multivariate Probability and Statistics.- Statistics of Linear Features.- Principal Components and Whitening.- Sparse Coding and Simple Cells.- Independent Component Analysis.- Information-Theoretic Interpretations.- Nonlinear Features and Dependency of Linear Features.- Energy Correlation of Linear Features and Normalization.- Energy Detectors and Complex Cells.- Energy Correlations and Topographic Organization.- Dependencies of Energy Detectors: Beyond V1.- Overcomplete and Non-negative Models.- Lateral Interactions and Feedback.- Time, Color, and Stereo.- Color and Stereo Images.- Temporal Sequences of Natural Images.- Conclusion.- Conclusion and Future Prospects.- Appendix: Supplementary Mathematical Tools.- Optimization Theory and Algorithms.- Crash Course on Linear Algebra.- The Discrete Fourier Transform.- Estimation of Non-normalized Statistical Models.