Face Image Analysis by Unsupervised Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Kluwer Academic Publishers, 2001
Serie: Buch 169 von 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Hardcover
- Neu

Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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Explores adaptive approaches to image analysis. This book reviews unsupervised learning, information theory, independent component analysis, and their relation to biological vision. It is suitable as a secondary text for a graduate-level course, and as a reference for researchers and practitioners in industry. Series: The Springer International Series in Engineering and Computer Science. Num Pages: 173 pages, biography. BIC Classification: UYQV; UYZ. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 234 x 156 x 12. Weight in Grams: 1000. . 2001. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Bestandsnummer des Verkäufers V9780792373483
- Titel
- Face Image Analysis by Unsupervised Learning
- Autor
- Bartlett, Marion Stewart
- Verlag
- Kluwer Academic Publishers
- Veröffentlichungsjahr
- 2001
- Zustand
- New
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0792373480
- ISBN-13
- 9780792373483
- Serie
- Buch 169 von 260: The Springer International Series in Engineering and Computer Science
The first part of this volume reviews unsupervised learning, information theory, independent component analysis, and their relation to biological vision. Next, a face image representation using independent component analysis (ICA) is developed, which is an unsupervised learning technique based on optimal information transfer between neurons. The ICA representation is compared to a number of other face representations including eigenfaces and Gabor wavelets on tasks of identity recognition and expression analysis. Finally, methods for learning features that are robust to changes in viewpoint and lighting are presented. These studies provide evidence that encoding input dependencies through unsupervised learning is an effective strategy for face recognition.
Face Image Analysis by Unsupervised Learning is suitable as a secondary text for a graduate-level course, and as a reference for researchers and practitioners in industry.
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Conor Kenny
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