El siguiente libro está dirigido para todas aquellas personas sean estudiantes o profesionales, que deseen aprender sobre los grandes avances del reconocimiento objetos.
Sobre el Libro (Por el Autor)
Un sistema de reconocimiento de objetos invariante tiene que ser capaz de identificar un objeto en una serie de distorsiones definidas a priori como la traslación, la escala y en un plano y rotación fuera del contexto actual.
Idealmente, el sistema debe ser capaz de reconocer (detectar y clasificar) cualquier escena compleja de objetos incluso dentro de un entorno con ruido de fondo.
Aquí se describen la relación y la importancia del reconocimiento de objetos en los procesos cognitivos de los seres humanos y animales así como la inspiración biológica que puede extrapolarse a los sistemas técnicos.
Los diversos campos en los que este paradigma tecnológico tiene importantes implicaciones abarcan desde la medicina para el estudio del aprendizaje humano y la memoria, la ciencia espacial y la teledetección para el análisis de imágenes, la informática móvil y la realidad aumentada, la industria de los semiconductores, la robótica móvil y autonomía de navegación, la seguridad pública urbana, soluciones de gestión entre otros.
En este libro, se presentan los últimos avances hacia el sólido logro del reconocimiento de objetos y es de lectura obligada para todo aquel investigador en la materia.
Contenido (Temas)
- Cognición y sistemas de inspiración biológica
- Base neuronal del reconocimiento de objetos
- Reconocimiento espontáneo de objetos en animales: Una prueba de memoria episódica
- Análisis de rendimiento del sistema de reconocimiento de objetos de red neuronal óptica híbrida modificada en escenas desordenadas
- Procesamiento de color
- La contribución del color al reconocimiento de objetos
- Correladores ópticos y redes neuronales artificiales
- Avances en filtros compuestos adaptables para el reconocimiento de objetos
- El uso de contorno, forma y forma en un enfoque neuronal integrado para el reconocimiento de objetos
- Aplicaciones
- Clasificación e identificación automática de monedas
- Reconocimiento de objetos no rígidos: Eeconocimiento automático de acciones humanas en secuencias de video
Ficha Técnica
| Año | 2012 |
| Editor | Intech |
| Idioma | Inglés |
| Tamaño | 4.8MB |
| Licencia | CC |
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