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Robust Recognition via Information Theoretic Learning
Ran He, Baogang Hu, Xiaotong Yuan, Liang Wang (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This Springer Brief represents a comprehensive review of information theoretic methods for robust recognition. A variety of information theoretic methods have been proffered in the past decade, in a large variety of computer vision applications; this work brings them together, attempts to impart the theory, optimization and usage of information entropy.
The authors resort to a new information… theoretic concept, correntropy, as a robust measure and apply it to solve robust face recognition and object recognition problems. For computational efficiency, the brief introduces the additive and multiplicative forms of half-quadratic optimization to efficiently minimize entropy problems and a two-stage sparse presentation framework for large scale recognition problems. It also describes the strengths and deficiencies of different robust measures in solving robust recognition problems. 53,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.09.2014
Sprache
Englisch
EAN
9783319074153
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Ran He, Baogang Hu, Xiaotong Yuan, Liang Wang
Seitenanzahl
110
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Face recognition, information theoretic learning, large scale, robust estimation, sparse representation
Thema-Inhalt
UYT - Bildverarbeitung
UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com
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