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Beschreibung
This book presents and analyzes methods to perform image co-segmentation. In this book, the authors describe efficient solutions to this problem ensuring robustness and accuracy, and provide theoretical analysis for the same. Six different methods for image co-segmentation are presented. These methods use concepts from statistical mode detection, subgraph matching, latent class graph, region…  growing, graph CNN, conditional encoder–decoder network, meta-learning, conditional variational encoder–decoder, and attention mechanisms. The authors have included several block diagrams and illustrative examples for the ease of readers. This book is a highly useful resource to researchers and academicians not only in the specific area of image co-segmentation but also in related areas of image processing, graph neural networks, statistical learning, and few-shot learning.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
03.02.2024
Sprache
Englisch
EAN
9789811985720
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Avik Hati, Rajbabu Velmurugan, Sayan Banerjee, Subhasis Chaudhuri
Seitenanzahl
221
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Avik Hati is currently an Assistant Professor at National Institute of Technology Tiruchirappalli, Tamilnadu. He received his B.Tech. Degree in Electronics and Communication Engineering from Kalyani Government Engineering College, West Bengal in 2010 and M.Tech. Degree in Electronics and Electrical Engineering from the Indian Institute of Technology Guwahati in 2012. He received his Ph.D. degree in Electrical Engineering from the Indian Institute of Technology Bombay in 2018. He was a Postdoctoral Researcher at the Pattern Analysis and Computer Vision Department of Istituto Italiano di Tecnologia, Genova, Italy. He was an Assistant Professor at Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology (DA-IICT), Gandhinagar from 2020 to 2022. He joined National Institute of Technology Tiruchirappalli in 2022. His research interests include image and video co-segmentation, subgraph matching, saliency detection, scene analysis, robust computer vision, adversarial machine learning.
Schlagwörter
subgraph matching, label propagation, graph convolutional neural network, conditional encoder-decoder, metric learning
Thema-Inhalt
TJF - Elektronik UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP) UYT - Bildverarbeitung
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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