Lernen geometrischer Merkmale Lernen geometrischer Merkmale
Band 89 – Computer Vision [German]

Lernen geometrischer Merkmale

Visuelle Einblicke durch das Lernen geometrischer Merkmale erschließen

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Beschreibung des Verlags

Was ist das Lernen geometrischer Merkmale

Das Lernen geometrischer Merkmale ist eine Technik, die maschinelles Lernen und Computer Vision kombiniert, um visuelle Aufgaben zu lösen. Das Hauptziel dieser Methode besteht darin, eine Reihe repräsentativer Merkmale einer geometrischen Form zur Darstellung eines Objekts zu finden, indem geometrische Merkmale aus Bildern gesammelt und mithilfe effizienter Methoden des maschinellen Lernens erlernt werden. Menschen lösen visuelle Aufgaben und können schnell auf die Umgebung reagieren, indem sie Wahrnehmungsinformationen aus dem, was sie sehen, extrahieren. Forscher simulieren die Fähigkeit des Menschen, Objekte zu erkennen, um Computer-Vision-Probleme zu lösen. Beispielsweise wandten M. Mata et al. (2002) Feature-Learning-Techniken auf die Navigationsaufgaben mobiler Roboter an, um Hindernissen auszuweichen. Sie nutzten genetische Algorithmen zum Erlernen von Merkmalen und zum Erkennen von Objekten (Figuren). Lernmethoden für geometrische Merkmale können nicht nur Erkennungsprobleme lösen, sondern auch nachfolgende Aktionen vorhersagen, indem sie einen Satz aufeinanderfolgender eingegebener sensorischer Bilder analysieren, in der Regel einige extrahierende Merkmale von Bildern. Durch Lernen werden einige Hypothesen über die nächste Aktion aufgestellt und entsprechend der Wahrscheinlichkeit jeder Hypothese die wahrscheinlichste Aktion ermittelt. Diese Technik wird häufig im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Wie Sie davon profitieren

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Lernen geometrischer Merkmale

Kapitel 2: Mustererkennung

Kapitel 3: Hough-Transformation

Kapitel 4: Verlustfunktion

Kapitel 5: Expectation?Maximization-Algorithmus

Kapitel 6: Ablehnungsabtastung

Kapitel 7: Array-Verarbeitung

Kapitel 8: Autoencoder

Kapitel 9: Stochastische Approximation

Kapitel 10: Schachbretterkennung

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Lernen geometrischer Merkmale.

(III ) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz des Lernens geometrischer Merkmale in vielen Bereichen.

An wen sich dieses Buch richtet

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen zum Erlernen geometrischer Merkmale hinausgehen möchten.

GENRE
Computer und Internet
ERSCHIENEN
2024
5. Mai
SPRACHE
DE
Deutsch
UMFANG
137
Seiten
VERLAG
Eine Milliarde Sachkundig [German]
ANBIETERINFO
PublishDrive Inc.
GRÖSSE
3
 MB
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