Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This research book provides a comprehensive overview of the state-of-the-art subspace learning methods for pattern recognition in intelligent environment. With the fast development of internet and computer technologies, the amount of available data is rapidly increasing in our daily life. How to extract core information or useful features is an important issue. Subspace methods are widely used for dimension reduction and feature extraction in pattern recognition. They transform a high-dimensional data to a lower-dimensional space (subspace), where most information is retained. The book covers a broad spectrum of subspace methods including linear, nonlinear and multilinear subspace learning methods and applications. The applications include face alignment, face recognition, medical image analysis, remote sensing image classification, traffic sign recognition, image clustering, super resolution, edge detection, multi-view facial image synthesis.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642548505

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Bibliografische Details

Titel: Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr: 2014
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3642548504
ISBN-13: 9783642548505
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 18 mm
Gewicht: 494 Gramm

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Inhaltsangabe

This research book provides a comprehensive overview of the state-of-the-art subspace learning methods for pattern recognition in intelligent environment. With the fast development of internet and computer technologies, the amount of available data is rapidly increasing in our daily life. How to extract core information or useful features is an important issue. Subspace methods are widely used for dimension reduction and feature extraction in pattern recognition. They transform a high-dimensional data to a lower-dimensional space (subspace), where most information is retained. The book covers a broad spectrum of subspace methods including linear, nonlinear and multilinear subspace learning methods and applications. The applications include face alignment, face recognition, medical image analysis, remote sensing image classification, traffic sign recognition, image clustering, super resolution, edge detection, multi-view facial image synthesis.

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