Deep biometrics (23 Ergebnisse)
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Deep Learning in Biometrics
Vatsa, Mayank (Editor)/ Singh, Richa (Editor)/ Majumdar, Angshul (Editor)
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Zustand: New. Mayank Vatsa is an Associate Professor at IIIT New Delhi. He has authored more than 150 publications dealing with biometrics, image processing, machine learning and information fusion. He is a Senior Member of IEEE.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Deep Learning is now synonymous with applied machine learning. Many technology giants (e.g. Google, Microsoft, Apple, IBM) as well as start-ups are focusing on deep learning-based techniques for data analytics and artificial intelligence. This technology applies quite strongly to biometrics.…This book covers topics in deep learning, namely convolutional neural networks, deep belief network and stacked autoencoders. The focus is also on the application of these techniques to various biometric modalities: face, iris, palmprint, and fingerprints, while examining the future trends in deep learning and biometric research. - Contains chapters written by authors who are leading researchers in biometrics. - Presents a comprehensive overview on the internal mechanisms of deep learning. - Discusses the latest developments in biometric research. - Examines future trends in deep learning and biometric research. - Provides extensive references at the end of each chapter to enhance further study.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Biometrics | Richard Jiang (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030325855 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book highlights new advances in biometrics using deep learning toward deeper and wider background, deeming it 'Deep Biometrics'. The book aims to highlight recent developments in biometrics using semi-supervised and unsupervised methods such as Deep Ne…ural Networks, Deep Stacked Autoencoder, Convolutional Neural Networks, Generative Adversary Networks, and so on. The contributors demonstrate the power of deep learning techniques in the emerging new areas such as privacy and security issues, cancellable biometrics, soft biometrics, smart cities, big biometric data, biometric banking, medical biometrics, healthcare biometrics, and biometric genetics, etc. The goal of this volume is to summarize the recent advances in using Deep Learning in the area of biometric security and privacy toward deeper and wider applications.Highlights the impact of deep learning over the field of biometrics in a wide area;Exploits the deeper and wider background of biometrics, suchas privacy versus security, biometric big data, biometric genetics, and biometric diagnosis, etc.;Introduces new biometric applications such as biometric banking, internet of things, cloud computing, and medical biometrics.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book highlights new advances in biometrics using deep learning toward deeper and wider background, deeming it 'Deep Biometrics'. The book aims to highlight recent developments in biometrics using semi-supervised and unsupervised methods such as…Deep Neural Networks, Deep Stacked Autoencoder, Convolutional Neural Networks, Generative Adversary Networks, and so on. The contributors demonstrate the power of deep learning techniques in the emerging new areas such as privacy and security issues, cancellable biometrics, soft biometrics, smart cities, big biometric data, biometric banking, medical biometrics, healthcare biometrics, and biometric genetics, etc. The goal of this volume is to summarize the recent advances in using Deep Learning in the area of biometric security and privacy toward deeper and wider applications.Highlights the impact of deep learning over the field of biometrics in a wide area;Exploits the deeper and wider background of biometrics, suchas privacy versus security, biometric big data, biometric genetics, and biometric diagnosis, etc.;Introduces new biometric applications such as biometric banking, internet of things, cloud computing, and medical biometrics.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning for Biometrics | Bir Bhanu (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xxxi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319871288 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[d…ot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer International Publishing, 2017
Serie: Buch 64 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This timely text/reference presents a broad overview of advanced deep learning architectures for learning effective feature representation for perceptual and biometrics-related tasks. The text offers a showcase of cutting-edge research on the use of convolu…tional neural networks (CNN) in face, iris, fingerprint, and vascular biometric systems, in addition to surveillance systems that use soft biometrics. Issues of biometrics security are also examined.Topics and features: addresses the application of deep learning to enhance the performance of biometrics identification across a wide range of different biometrics modalities; revisits deep learning for face biometrics, offering insights from neuroimaging, and provides comparison with popular CNN-based architectures for face recognition; examines deep learning for state-of-the-art latent fingerprint and finger-vein recognition, as well as iris recognition; discusses deep learning for soft biometrics, including approaches forgesture-based identification, gender classification, and tattoo recognition; investigates deep learning for biometrics security, covering biometrics template protection methods, and liveness detection to protect against fake biometrics samples; presents contributions from a global selection of pre-eminent experts in the field representing academia, industry and government laboratories.Providing both an accessible introduction to the practical applications of deep learning in biometrics, and a comprehensive coverage of the entire spectrum of biometric modalities, this authoritative volume will be of great interest to all researchers, practitioners and students involved in related areas of computer vision, pattern recognition and machine learning.
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Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 64 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This timely text/reference presents a broad overview of advanced deep learning architectures for learning effective feature representation for perceptual and biometrics-related tasks. The text offers a showcase of cutting-edge research on the use of…convolutional neural networks (CNN) in face, iris, fingerprint, and vascular biometric systems, in addition to surveillance systems that use soft biometrics. Issues of biometrics security are also examined.Topics and features: addresses the application of deep learning to enhance the performance of biometrics identification across a wide range of different biometrics modalities; revisits deep learning for face biometrics, offering insights from neuroimaging, and provides comparison with popular CNN-based architectures for face recognition; examines deep learning for state-of-the-art latent fingerprint and finger-vein recognition, as well as iris recognition; discusses deep learning for soft biometrics, including approaches forgesture-based identification, gender classification, and tattoo recognition; investigates deep learning for biometrics security, covering biometrics template protection methods, and liveness detection to protect against fake biometrics samples; presents contributions from a global selection of pre-eminent experts in the field representing academia, industry and government laboratories.Providing both an accessible introduction to the practical applications of deep learning in biometrics, and a comprehensive coverage of the entire spectrum of biometric modalities, this authoritative volume will be of great interest to all researchers, practitioners and students involved in related areas of computer vision, pattern recognition and machine learning.
Deep Learning in Biometrics
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