Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ ba, 15/07/2025
Smart Computer Vision
Cập nhật vào: Thứ năm - 03/10/2024 04:41
Nhan đề chính: Smart Computer Vision
Nhan đề dịch: Thị giác máy tính thông minh
Tác giả: B. Vinoth Kumar
Nhà xuất bản: Springer
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 358 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-20541-5
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này đề cập và phổ biến nghiên cứu và phát triển trong các ứng dụng của các kỹ thuật thông minh cho thị giác máy tính, lĩnh vực hoạt động nhằm cho phép máy tính nhìn thấy, nhận dạng và xử lý hình ảnh theo cùng cách mà thị giác con người thực hiện, sau đó cung cấp đầu ra phù hợp. Cuốn sách cung cấp các đóng góp bao gồm lý thuyết, nghiên cứu tình huống và các kỹ thuật thông minh liên quan đến các ứng dụng thị giác máy tính. Cuốn sách giúp độc giả nắm bắt được bản chất của những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực phức tạp này. Đối tượng độc giả bao gồm các nhà nghiên cứu, chuyên gia, học viên và sinh viên từ các học viện và ngành công nghiệp làm việc trong lĩnh vực liên ngành này. Các tác giả mong muốn truyền cảm hứng cho các nghiên cứu trong tương lai theo cả quan điểm lý thuyết và thực tiễn để thúc đẩy những tiến bộ hơn nữa trong lĩnh vực này.
Từ khóa: Thị giác máy tính. Kỹ thuật thông minh. Nghiên cứu. Phát triển.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau
Tổng quan có hệ thống về các kỹ thuật tóm tắt video thể thao dựa trên học máy
Phát hiện ranh giới cảnh quay từ chuỗi video bài giảng bằng cách sử dụng biểu đồ tần suất của độ dốc định hướng và tương quan bức xạ
Phát hiện ổ gà trên đường bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận thị giác máy tính và học máy để hỗ trợ người khiếm thị
Các kỹ thuật trích xuất đặc điểm hình dạng cho các ứng dụng thị giác máy tính
Phân loại ảnh kết cấu dựa trên đặc điểm GLCM bằng thuật toán học máy
Tiến bộ trong tính toán tình cảm đa phương thức: Từ học máy đến học sâu
Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung bằng cách sử dụng các tính năng sâu và khoảng cách Hamming
Phương pháp CNN lấy cảm hứng từ sinh học để chẩn đoán COVID-19 bằng hình ảnh chụp X-quang ngực
Xác định giai đoạn đầu của COVID-19 bằng mạng con nhộng
Học sâu trong khuôn khổ bộ mã hóa tự động và hình dạng trước để nhận dạng cử chỉ tay
Phân đoạn ngữ nghĩa dựa trên phân cấp của đám mây điểm 3D bằng cách sử dụng học sâu
Mạng nơ-ron tích chập và lược đồ lai bộ mã hóa tự động để tự động tô màu cho ảnh thang độ xám
Phân loại ảnh siêu phổ miền mở dựa trên học sâu bằng cách sử dụng các đặc điểm phổ giảm kích thước
Phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường hiệu quả bằng cách sử dụng mạng nơ-ron tích chập lai mô hình
Tiến hóa khác biệt rời rạc đã sửa đổi với phương pháp tiếp cận lân cận cho
Phương pháp dựa trên bầy đàn được áp dụng cho thị giác máy tính
