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portada Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Prefacio de
Editorial
Idioma
Inglés
N° páginas
364
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
9.21x6.14x0.79 in
Peso
0.54 kg.
ISBN13
9781447156932
Categorías

Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (en Inglés)

Francisco Escolano Ruiz (Autor) · Pablo Suau Pérez (Autor) · Alan L. Yuille (Prefacio de) · Springer · Tapa Blanda

Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (en Inglés) - Escolano Ruiz, Francisco ; Yuille, Alan L. ; Suau Pérez, Pablo

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Reseña del libro "Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (en Inglés)"

Information theory has proved to be effective for solving many computer vision and pattern recognition (CVPR) problems (such as image matching, clustering and segmentation, saliency detection, feature selection, optimal classifier design and many others). Nowadays, researchers are widely bringing information theory elements to the CVPR arena. Among these elements there are measures (entropy, mutual information...), principles (maximum entropy, minimax entropy...) and theories (rate distortion theory, method of types...). This book explores and introduces the latter elements through an incremental complexity approach at the same time where CVPR problems are formulated and the most representative algorithms are presented. Interesting connections between information theory principles when applied to different problems are highlighted, seeking a comprehensive research roadmap. The result is a novel tool both for CVPR and machine learning researchers, and contributes to across-fertilization of both areas.

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