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Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science)

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Kurzinformation
Sprache:
Englisch
ISBN:
303034374X
Verlag:
Seitenzahl:
948
Auflage:
-
Erschienen:
2023-01-06
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Beschreibung

Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science)
Algorithms and Applications
Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"Computer Vision: Algorithms and Applications" von Richard Szeliski ist ein umfassendes Werk, das sich mit den grundlegenden Konzepten und Techniken der Computer Vision befasst. Das Buch deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Bildverarbeitung, Feature-Erkennung, Bildsegmentierung und dreidimensionale Rekonstruktion. Szeliski legt besonderen Wert auf die praktischen Anwendungen dieser Technologien in Bereichen wie Fotografie, Robotik und Medizin. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Bildgebung und geht dann zu komplexeren Themen über, wie z.B. die Analyse von Bewegungen und Objekterkennung. Es bietet sowohl theoretische Erklärungen als auch praktische Algorithmen zur Implementierung verschiedener Computer-Vision-Aufgaben. Durch zahlreiche Illustrationen und Beispiele wird der Stoff anschaulich vermittelt. Ein besonderes Merkmal des Buches ist seine Ausrichtung auf reale Anwendungen, was es sowohl für Studierende als auch für Fachleute aus der Industrie wertvoll macht. Szeliski kombiniert mathematische Grundlagen mit praxisnahen Beispielen und stellt dabei sicher, dass Leser nicht nur verstehen, wie die Algorithmen funktionieren, sondern auch wissen, wie sie in realen Szenarien eingesetzt werden können.

Produktdetails

Einband:
Kartoniert
Seitenzahl:
948
Erschienen:
2023-01-06
Sprache:
Englisch
EAN:
9783030343743
ISBN:
303034374X
Verlag:
Gewicht:
2534 g
Auflage:
-
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Über den Autor

Dr. Richard Szeliski has more than 40 years' experience in computer vision research, most recently at Facebook and Microsoft Research, where he led the Computational Photography and Interactive Visual Media groups. He is currently an Affiliate Professor at the University of Washington where he co-developed (with Steve Seitz) the widely adopted computer vision curriculum on which this book is based. He was awarded the IEEE Computer Society PAMI Distinguished Researcher Award in 2017 and is an IEEE and ACM Fellow.


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