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Bridging the semantic gap in image and video analysis

Bridging the semantic gap in image and video analysis
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 1771840161 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Bridging the semantic gap in image and video analysis
ISBN 978-3-319-73890-1
Name Kwasnicka, Halina ¬[HerausgeberIn]¬
Jain, L. C. ¬[HerausgeberIn]¬
ANZEIGE DER KETTE Jain, L. C. ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L Bridging the semantic gap in image and video analysis
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr [2018]
2018
Umfang 1 Online-Ressource
Reihe Intelligent systems reference library ; 145
Intelligent systems reference library
Band 145
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Bridging the semantic gap in image and video analysis
ISBN ISBN 978-3-319-73891-8
Klassifikation COM004000
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung This book presents cutting-edge research on various ways to bridge the semantic gap in image and video analysis. The respective chapters address different stages of image processing, revealing that the first step is a future extraction, the second is a segmentation process, the third is object recognition, and the fourth and last involve the semantic interpretation of the image. The semantic gap is a challenging area of research, and describes the difference between low-level features extracted from the image and the high-level semantic meanings that people can derive from the image. The result greatly depends on lower level vision techniques, such as feature selection, segmentation, object recognition, and so on. The use of deep models has freed humans from manually selecting and extracting the set of features. Deep learning does this automatically, developing more abstract features at the successive levels. The book offers a valuable resource for researchers, practitioners, students and professors in Computer Engineering, Computer Science and related fields whose work involves images, video analysis, image interpretation and so on
2. Kurzbeschreibung Semantic Gap in Image and Video Analysis: An Introduction -- Low-Level Feature Detectors and Descriptors for Smart Image and Video Analysis: A Comparative Study -- Scale-insensitive MSER Features: A Promising Tool for Meaningful Segmentation of Images -- Active Partitions in Localization of Semantically Important Image Structures -- Model-based 3D Object recognition in RGB-D Images -- Ontology-Based Structured Video Annotation for Content-Based Video Retrieval via Spatiotemporal Reasoning -- Deep Learning - a New Era in Bridging the Semantic Gap
SWB-Titel-Idn 500974020
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-73891-8
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
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