Che cos'è la trasformazione di caratteristiche invarianti di scala
SIFT, che sta per trasformazione di caratteristiche invarianti di scala, è un metodo per la visione artificiale sviluppato da David Lowe nel 1999. lo scopo è identificare, descrivere e coincidere con le caratteristiche locali nelle immagini. Riconoscimento di oggetti, mappatura e navigazione robotica, unione di immagini, modellazione tridimensionale, riconoscimento di gesti, tracciamento video, identificazione individuale di animali selvatici e spostamento di partite sono alcune delle applicazioni che possono essere utilizzate.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Trasformazione di funzionalità invarianti di scala
Capitolo 2: Rilevamento dei bordi
Capitolo 3: Scala dello spazio
Capitolo 4: Sfocatura gaussiana
Capitolo 5: Funzionalità (visione computerizzata)
Capitolo 6: Rilevamento degli angoli
Capitolo 7: Adattamento della forma affine
Capitolo 8: Rilevatore di regioni affini dell'Assia
Capitolo 9: Rilevatore di regioni basate sulla curvatura principale
Capitolo 10: Orientato FAST e ruotato BRIEF
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala.
(III) Esempi reali di utilizzo di trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano per andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di trasformazione di caratteristiche invarianti di scala.
Che cos'è la trasformazione di caratteristiche invarianti di scala
SIFT, che sta per trasformazione di caratteristiche invarianti di scala, è un metodo per la visione artificiale sviluppato da David Lowe nel 1999. lo scopo è identificare, descrivere e coincidere con le caratteristiche locali nelle immagini. Riconoscimento di oggetti, mappatura e navigazione robotica, unione di immagini, modellazione tridimensionale, riconoscimento di gesti, tracciamento video, identificazione individuale di animali selvatici e spostamento di partite sono alcune delle applicazioni che possono essere utilizzate.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Trasformazione di funzionalità invarianti di scala
Capitolo 2: Rilevamento dei bordi
Capitolo 3: Scala dello spazio
Capitolo 4: Sfocatura gaussiana
Capitolo 5: Funzionalità (visione computerizzata)
Capitolo 6: Rilevamento degli angoli
Capitolo 7: Adattamento della forma affine
Capitolo 8: Rilevatore di regioni affini dell'Assia
Capitolo 9: Rilevatore di regioni basate sulla curvatura principale
Capitolo 10: Orientato FAST e ruotato BRIEF
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala.
(III) Esempi reali di utilizzo di trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano per andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di trasformazione di caratteristiche invarianti di scala.
Trasformazione di feature invarianti di scala: Svelare il potere della trasformazione delle caratteristiche invarianti su scala nella visione artificiale
114
Trasformazione di feature invarianti di scala: Svelare il potere della trasformazione delle caratteristiche invarianti su scala nella visione artificiale
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Product Details
| BN ID: | 2940168089029 |
|---|---|
| Publisher: | Un Miliardo Di Ben Informato [Italian] |
| Publication date: | 04/30/2024 |
| Series: | Visione Computerizzata [Italian] , #39 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 114 |
| File size: | 2 MB |
| Language: | Italian |