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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications (The International Series in Video Computing, 12)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,81
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications (The International Series in Video Computing, 12)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 60,55
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2014
ISBN 10: 3319041835 ISBN 13: 9783319041834
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 78,20
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2014 edition. 114 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Robust Subspace Estimation Using Low-rank Optimization: Theory and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 75,83
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 120 pages. 9.25x6.10x0.29 inches. In Stock.
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization : Theory and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2016
ISBN 10: 3319352482 ISBN 13: 9783319352480
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization | Theory and Applications | Omar Oreifej (u. a.) | Taschenbuch | vi | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319352480 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
