Dense Image Correspondences for Computer Vision (eBook)
XII, 295 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-23048-1 (ISBN)
Prof. Tal Hassner is a faculty member of the Department of Mathematics and Computer Science, The Open University of Israel, Israel. Ce Liu is a Researcher with Google.
Prof. Tal Hassner is a faculty member of the Department of Mathematics and Computer Science, The Open University of Israel, Israel. Ce Liu is a Researcher with Google.
Introduction.- Part I – Establishing dense correspondences.- Classic dense-correspondence estimation – Horn & Schunck, Lucas & Kanade, and beyond.- SIFT-Flow - Correspondences beyond same-scene image pairs.- SIFTS and Scales – Correspondences with scale differences.- Patchmatch – Fast correspondence estimation.- SIFT-Pack – Same SIFTs for a smaller price.- Segmentation-Flow.- Part II – Dense correspondences and their applications.- Depth by example – From images to depth and back.- Label-transfer.- Depth-transfer.- Image similarity.- Dense-Flow and ancient texts.- Computational photography – super-resolution and de-noising.- Biometrics.- Image hallucination.- Part III – Analyzing images as videos.- Annotation propagation.- Object discovery and co-segmentation.- Appendix.
Erscheint lt. Verlag | 21.11.2015 |
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Zusatzinfo | XII, 295 p. 152 illus., 146 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Technik ► Nachrichtentechnik | |
Schlagworte | Annotation Propagation • Data Driven • Dense Correspondence Estimation • Dense Correspondences • Dense Pixel Matching • Dense SIFT • Depth-transfer • Example Based • Label-transfer • Scale-less SIFT • SIFT-Flow |
ISBN-10 | 3-319-23048-4 / 3319230484 |
ISBN-13 | 978-3-319-23048-1 / 9783319230481 |
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Größe: 19,4 MB
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