Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia
Monografia poświęcona jest rozwojowi metod i narzędzi wizji komputerowej wykorzystujących sztuczną inteligencję do szybkiej identyfikacji poruszających się obiektów w strumieniu danych wideo w oparciu o technologie glębokiego uczenia. Rozważane są klasyczne i nieklasyczne metody sztucznej inteligencji, konwolucyjne sieci neuronowe, wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów oraz teorie systemów sterowania oparte na szacunkach i kryteriach statystyki matematycznej. W wyniku rozpoznawania określany jest typ rozpoznawanego obiektu i obliczane są ilościowe szacunki dokladności. Zaimplementowano metodę stosowania szablonów. Algorytm posiada informacje o tym, jak wygląda poszukiwany obiekt, jakie może miec tlo, jak wyglądają określone kontury obiektu i w jakiej są pozycji. Natychmiast brana jest pod uwagę możliwa lokalizacja detekcji obiektu. Pozwala to na osiągnięcie wysokiej jakości rozpoznawania i dobrej wydajności. Gdy kamera wideo rejestruje kilka podobnych obiektów, zaspokajane są różne szablony, a rozpoznawalnośc spada. Modele sztucznych sieci neuronowych są używane do szacowania lub przybliżania funkcji, które mogą zależec od wielu danych wejściowych i zazwyczaj są nieznane.
1146946637
Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia
Monografia poświęcona jest rozwojowi metod i narzędzi wizji komputerowej wykorzystujących sztuczną inteligencję do szybkiej identyfikacji poruszających się obiektów w strumieniu danych wideo w oparciu o technologie glębokiego uczenia. Rozważane są klasyczne i nieklasyczne metody sztucznej inteligencji, konwolucyjne sieci neuronowe, wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów oraz teorie systemów sterowania oparte na szacunkach i kryteriach statystyki matematycznej. W wyniku rozpoznawania określany jest typ rozpoznawanego obiektu i obliczane są ilościowe szacunki dokladności. Zaimplementowano metodę stosowania szablonów. Algorytm posiada informacje o tym, jak wygląda poszukiwany obiekt, jakie może miec tlo, jak wyglądają określone kontury obiektu i w jakiej są pozycji. Natychmiast brana jest pod uwagę możliwa lokalizacja detekcji obiektu. Pozwala to na osiągnięcie wysokiej jakości rozpoznawania i dobrej wydajności. Gdy kamera wideo rejestruje kilka podobnych obiektów, zaspokajane są różne szablony, a rozpoznawalnośc spada. Modele sztucznych sieci neuronowych są używane do szacowania lub przybliżania funkcji, które mogą zależec od wielu danych wejściowych i zazwyczaj są nieznane.
107.0 In Stock
Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia

Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia

Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia

Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia

Overview

Monografia poświęcona jest rozwojowi metod i narzędzi wizji komputerowej wykorzystujących sztuczną inteligencję do szybkiej identyfikacji poruszających się obiektów w strumieniu danych wideo w oparciu o technologie glębokiego uczenia. Rozważane są klasyczne i nieklasyczne metody sztucznej inteligencji, konwolucyjne sieci neuronowe, wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów oraz teorie systemów sterowania oparte na szacunkach i kryteriach statystyki matematycznej. W wyniku rozpoznawania określany jest typ rozpoznawanego obiektu i obliczane są ilościowe szacunki dokladności. Zaimplementowano metodę stosowania szablonów. Algorytm posiada informacje o tym, jak wygląda poszukiwany obiekt, jakie może miec tlo, jak wyglądają określone kontury obiektu i w jakiej są pozycji. Natychmiast brana jest pod uwagę możliwa lokalizacja detekcji obiektu. Pozwala to na osiągnięcie wysokiej jakości rozpoznawania i dobrej wydajności. Gdy kamera wideo rejestruje kilka podobnych obiektów, zaspokajane są różne szablony, a rozpoznawalnośc spada. Modele sztucznych sieci neuronowych są używane do szacowania lub przybliżania funkcji, które mogą zależec od wielu danych wejściowych i zazwyczaj są nieznane.

Product Details

ISBN-13: 9786208631420
Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Publication date: 02/05/2025
Pages: 516
Product dimensions: 6.00(w) x 9.00(h) x 1.15(d)
Language: Polish
From the B&N Reads Blog
Page 1 of

Customer Reviews