
Foundations of Computer Vision (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Beschreibung
"Foundations of Computer Vision" von William T. Freeman ist ein umfassendes Werk, das die grundlegenden Prinzipien und Techniken der Computer Vision behandelt. Das Buch gehört zur "Adaptive Computation and Machine Learning" Serie und bietet einen detaillierten Einblick in die theoretischen und praktischen Aspekte des Fachgebiets. Inhaltlich deckt das Buch eine Vielzahl von Themen ab, darunter Bildverarbeitung, Mustererkennung und maschinelles Lernen im Kontext der Computer Vision. Es untersucht die mathematischen Grundlagen, die hinter der Verarbeitung visueller Informationen stehen, und beschreibt Algorithmen zur Erkennung und Analyse von Bildern und Videos. Freeman legt besonderen Wert auf adaptive Methoden, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich an neue Aufgaben anzupassen. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute in den Bereichen Informatik, Ingenieurwesen und verwandten Disziplinen. Es dient als wertvolle Ressource für diejenigen, die ein tieferes Verständnis für die Mechanismen entwickeln möchten, mit denen Maschinen visuelle Daten interpretieren können.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 408 Seiten
- Erschienen 1998
- Springer
- hardcover
- 458 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley-VCH
- Hardcover -
- Erschienen 2004
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 992 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly Media
- Gebunden
- 832 Seiten
- Erschienen 2017
- Wiley
- hardcover
- 821 Seiten
- Erschienen 2006
- Wiley-VCH
- Gebunden
- 272 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Taschenbuch
- 378 Seiten
- Erschienen 2011
- ICP
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 270 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons