On Hierarchical Models for Visual Recognition and Learning of Objects, Scenes, and Activities (eBook)
XV, 199 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-11325-8 (ISBN)
In many computer vision applications, objects have to be learned and recognized in images or image sequences. This book presents new probabilistic hierarchical models that allow an efficient representation of multiple objects of different categories, scales, rotations, and views. The idea is to exploit similarities between objects and object parts in order to share calculations and avoid redundant information. Furthermore inference approaches for fast and robust detection are presented. These new approaches combine the idea of compositional and similarity hierarchies and overcome limitations of previous methods. Besides classical object recognition the book shows the use for detection of human poses in a project for gait analysis. The use of activity detection is presented for the design of environments for ageing, to identify activities and behavior patterns in smart homes. In a presented project for parking spot detection using an intelligent vehicle, the proposed approaches are used to hierarchically model the environment of the vehicle for an efficient and robust interpretation of the scene in real-time.
Introduction.- Probabilistic Graphical Models.- Hierarchical Graphical Models.- Learning of Hierarchical Models.-Object Recognition.- Human Pose Estimation.- Scene Understanding for Intelligent Vehicles.- Conclusion.
Erscheint lt. Verlag | 13.11.2014 |
---|---|
Reihe/Serie | Studies in Systems, Decision and Control |
Zusatzinfo | XV, 199 p. 107 illus., 92 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Technik ► Maschinenbau | |
Schlagworte | activity recognition • Compositional Hierarchies • Human-Robot Interaction • Intelligent Vehicles Probabilistic Graphical Models • Mobile Robots • Object recognition • Robot vision • Scene Understanding • Similarity Hierarchies |
ISBN-10 | 3-319-11325-9 / 3319113259 |
ISBN-13 | 978-3-319-11325-8 / 9783319113258 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Größe: 21,1 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich