Inhalt: This book provides an introduction to recent advances in theory, algorithms and application of Boolean map distance for image processing. Applications include modeling what humans find salient or prominent in an image, and then using this for guiding smart image cropping, selective image filtering, image segmentation, image matting, etc.In this book, the authors present methods for both traditional and emerging saliency computation tasks, ranging from classical low-level tasks like pixel-level saliency detection to object-level tasks such as subitizing and salient object detection. For low-level tasks, the authors focus on pixel-level image processing approaches based on efficient distance transform. For object-level tasks, the authors propose data-driven methods using deep convolutional neural networks. The book includes both empirical and theoretical studies, together with implementation details of the proposed methods. Below are the key features for different types of readers. For computer vision and image processing practitioners: Efficient algorithms based on image distance transforms for two pixel-level saliency tasks; Promising deep learning techniques for two novel object-level saliency tasks; Deep neural network model pre-training with synthetic data; Thorough deep model analysis including useful visualization techniques and generalization tests; Fully reproducible with code, models and datasets available. For researchers interested in the intersection between digital topological theories and computer vision problems: Summary of theoretic findings and analysis of Boolean map distance; Theoretic algorithmic analysis; Applications in salient object detection and eye fixation prediction. Students majoring in image processing, machine learning and computer vision: This book provides up-to-date supplementary reading material for course topics like connectivity based image processing, deep learning for image processing; Some easy-to-implement algorithms for course projects with data provided (as links in the book); Hands-on programming exercises in digital topology and deep learning. Umfang: 138 S. ISBN: 978-3-030-04831-0
Inhalt: Der Zufall ist uns unheimlich. Wir dachten, es gäbe ihn nicht, hinter allem stehe Gott oder eine vernünftige Erklärung. Aber wir wissen heute: Es gibt ihn. Wir wissen, dass vieles dessen, was uns umgibt und das wir nicht durchschauen, trotzdem kausal abläuft. Anders als zu Zeiten der Aufklärung gedacht, ist der Zufall um uns eher die Regel als die gesetzmäßige Ordnung. Die Wolken sind Fraktale, die Wellen auf dem Meer sind eine reine Zufallsmaschinerie. Der Philosoph Charles Peirce hat genau in diesem Sinn noch vor Quanten- und Chaostheorie die fundamentale Bedeutung des Zufalls erkannt und der Lehre ihren Namen gegeben: Tychismus. Ohne Zufall gäbe es nichts Neues, kein Leben, keine Kreativität, keine Geschichte.Dieses Buch betrachtet den Zufall aus Sicht der Physik, der Informatik und der Philosophie. Es spannt den Bogen von der Antike zur Quantenphysik und zeigt, dass der Zufall fest in die Welt eingebaut ist und es sie ohne Zufall nicht gäbe. Umfang: 283 S. ISBN: 978-3-658-32063-8
Inhalt: Das etwas andere Mathe-Lehrbuch: Mathematik, die Informatiker (und nicht nur die!) wirklich brauchen, und die direkt am Computer umgesetzt wird in Form von kleinen Algorithmen, numerischen "Experimenten" und interaktiven Visualisierungen. Man lernt, wie man dem Computer das Rechnen überlässt, während man selbst den mathematischen Überblick behält, typische Fehler vermeidet und die Ergebnisse richtig interpretiert. (Und nebenbei lernt man noch die beliebte Programmiersprache Python sowie den Umgang mit einem Computeralgebrasystem.) Gleichzeitig wird die Mathematik aber nicht zur "Hilfswissenschaft" degradiert. Der Autor motiviert und begründet im "Plauderton" und mit konkreten Beispielen und Knobelaufgaben (und manchmal auch mit kleinen philosophischen und historischen Exkursen), um so den Leser zum Mitmachen und Mitdenken aufzufordern. Im Idealfall hat man am Ende nicht nur etwas gelernt, sondern verspürt Lust auf mehr - und sieht die Mathematik danach vielleicht mit anderen Augen. Mit informatik-spezifischen Anwendungen unter anderem aus der Kryptographie, der Kodierungs- und Komplexitätstheorie sowie der Computergrafik. Unterstützt durch viele farbige Grafiken, etwa 1000 Aufgaben mit Lösungen und nicht zuletzt Hunderte von Videos, in denen man sich das Gelesene vom Autor noch mal "persönlich" erklären lassen kann. Neu in der zweiten Auflage ist insbesondere ein Kapitel zur kontinuierlichen Fouriertransformation. Das Kapitel zur Informationstheorie wurde um Abschnitte über Huffman-Codes und arithmetische Codierung erweitert. An diversen Stellen wurden außerdem neue Aufgaben, Videos, Illustrationen und kleinere Ergänzungen aufgenommen. Umfang: 989 S. ISBN: 978-3-662-62618-4
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