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  • Produktbild: Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis
  • Produktbild: Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis

Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis

Aus der Reihe Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Fr. 210.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.08.2016

Herausgeber

Antonio Criminisi + weitere

Verlag

Springer London

Seitenzahl

368

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.2 cm

Gewicht

593 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st edition 2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4471-6962-8

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“This book is a comprehensive presentation of the theory and use of decision forests in a wide range of applications, centered on computer vision and medical imaging. The book is strikingly well integrated. … This is an excellent volume on the concept, theory, and application of decision forests. … I highly recommend it to those currently working in the field, as well as researchers desiring an introduction to the application of random forests for imaging applications.” (Creed Jones, Computing Reviews, March, 2014)

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.08.2016

Herausgeber

Verlag

Springer London

Seitenzahl

368

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.2 cm

Gewicht

593 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st edition 2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4471-6962-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Produktbild: Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis

  • Overview and Scope

    Notation and Terminology

    Part I: The Decision Forest Model

    Introduction: The Abstract Forest Model

    Classification Forests

    Regression Forests

    Density Forests

    Manifold Forests

    Semi-Supervised Classification Forests

    Part II: Applications in Computer Vision and Medical Image Analysis

    Keypoint Recognition Using Random Forests and Random Ferns

    V. Lepetit and P. Fua

    Extremely Randomized Trees and Random Subwindows for Image Classification, Annotation, and Retrieval

    R. Marée, L. Wehenkel and P. Geurts

    Class-Specific Hough Forests for Object Detection

    J. Gall and V. Lempitsky

    Hough-Based Tracking of Deformable Objects

    M. Godec, P. M. Roth and H. Bischof

    Efficient Human Pose Estimation from Single Depth Images

    J. Shotton, R. Girshick, A. Fitzgibbon, T. Sharp, M. Cook, M. Finocchio, R. Moore, P. Kohli, A. Criminisi, A. Kipman and A. Blake

    Anatomy Detection and Localization in 3D Medical Images

    A. Criminisi, D. Robertson, O. Pauly, B. Glocker, E. Konukoglu, J. Shotton, D. Mateus, A. Martinez Möller, S. G. Nekolla and N. Navab

    Semantic Texton Forests for Image Categorization and Segmentation

    M. Johnson, J. Shotton and R. Cipolla

    Semi-Supervised Video Segmentation Using Decision Forests

    V. Badrinarayanan, I. Budvytis and R. Cipolla

    Classification Forests for Semantic Segmentation of Brain Lesions in Multi-Channel MRI

    E. Geremia, D. Zikic, O. Clatz, B. H. Menze, B. Glocker, E. Konukoglu, J. Shotton, O. M. Thomas, S. J. Price, T. Das, R. Jena, N. Ayache and A. Criminisi

    Manifold Forests for Multi-Modality Classification of Alzheimer’s Disease

    K. R. Gray, P. Aljabar, R. A. Heckemann, A. Hammers and D. Rueckert

    Entangled Forests and Differentiable Information Gain Maximization

    A. Montillo, J. Tu, J. Shotton, J. Winn, J. E. Iglesias, D. N. Metaxas, and A. Criminisi

    Decision Tree Fields: An Efficient Non-Parametric Random Field Model for Image Labeling

    S. Nowozin, C. Rother, S. Bagon, T. Sharp, B. Yao and P. Kohli

    Part III: Implementation and Conclusion

    Efficient Implementation of Decision Forests

    J. Shotton, D. Robertson and T. Sharp

    The Sherwood Software Library

    D. Robertson, J. Shotton and T. Sharp

    Conclusions