Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents an interdisciplinary selection of cutting-edge research on RGB-D based computer vision. Features: discusses the calibration of color and depth cameras, the reduction of noise on depth maps and methods for capturing human performance in 3D; reviews a selection of applications which use RGB-D information to reconstruct human figures, evaluate energy consumption and obtain accurate action classification; presents an approach for 3D object retrieval and for the reconstruction of gas flow from multiple Kinect cameras; describes an RGB-D computer vision system designed to assist the visually impaired and another for smart-environment sensing to assist elderly and disabled people; examines the effective features that characterize static hand poses and introduces a unified framework to enforce both temporal and spatial constraints for hand parsing; proposes a new classifier architecture for real-time hand pose recognition and a novel hand segmentation and gesture recognition system.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319381053

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Bibliografische Details

Titel: Computer Vision and Machine Learning with RGB-D Sensors
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2016
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319381059
ISBN-13: 9783319381053
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 17 mm
Gewicht: 559 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book presents an interdisciplinary selection of cutting-edge research on RGB-D based computer vision. Features: discusses the calibration of color and depth cameras, the reduction of noise on depth maps and methods for capturing human performance in 3D; reviews a selection of applications which use RGB-D information to reconstruct human figures, evaluate energy consumption and obtain accurate action classification; presents an approach for 3D object retrieval and for the reconstruction of gas flow from multiple Kinect cameras; describes an RGB-D computer vision system designed to assist the visually impaired and another for smart-environment sensing to assist elderly and disabled people; examines the effective features that characterize static hand poses and introduces a unified framework to enforce both temporal and spatial constraints for hand parsing; proposes a new classifier architecture for real-time hand pose recognition and a novel hand segmentation and gesture recognition system.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Dr. Ling Shao is a Senior Lecturer (Associate Professor) in the Department of Electronic and Electrical Engineering at the University of Sheffield, UK. His publications include the Springer title Multimedia Interaction and Intelligent User Interfaces.

Dr. Jungong Han is a Senior Scientist at Civolution Technology, Eindhoven, and a Guest Researcher at the Eindhoven University of Technology, Netherlands.

Dr. Pushmeet Kohli is a Senior Researcher in the Machine Learning and Perception Group at Microsoft Research Cambridge and an Associate in the Psychometrics Centre at the University of Cambridge, UK.

Dr. Zhengyou Zhang, IEEE Fellow and ACM Fellow, is a Principal Researcher and Research Manager of the Multimedia, Interaction, and Communication Group at Microsoft Research Redmond, WA, USA.

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