Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Natural Image Statistics de Aapo Hyvärinen

Natural Image Statistics

Autor Aapo Hyvärinen, Jarmo Hurri, Patrick O. Hoyer
en Limba Engleză Hardback – 5 iun 2009

Considerăm că Natural Image Statistics reprezintă piatra de temelie a unei discipline care face legătura între biologia computațională și ingineria sistemelor de viziune artificială. Într-un domeniu care a crescut rapid începând cu anii '90, lucrarea semnată de Aapo Hyvärinen, Jarmo Hurri și Patrick O. Hoyer reușește să sintetizeze pentru prima dată modelele disparate într-un cadru teoretic coerent. Premisa este pe cât de simplă, pe atât de profundă: sistemul nostru vizual s-a adaptat evolutiv pentru a procesa eficient statisticile mediului în care trăim, iar înțelegerea acestor tipare matematice este cheia către algoritmi de viziune computerizată mai performanți.

Pe același raft cu Image Statistics in Visual Computing, această carte se distinge prin rigoarea teoretică și accentul pus pe fundamentarea biologică. În timp ce alte lucrări se pot concentra pe aplicații imediate în grafică, volumul de față construiește o punte solidă între neuroștiințe și matematică. Aapo Hyvärinen continuă și rafinează conceptele explorate în lucrarea sa precedentă, Independent Component Analysis, aplicând metodele de extragere a factorilor ascunși direct asupra stimulilor vizuali naturali.

Structura volumului este una progresivă, facilitând tranziția de la noțiuni de bază despre probabilități multivariate și filtre liniare către subiecte avansate precum funcțiile celulelor simple și complexe din cortexul vizual (V1). Notăm includerea unor capitole dedicate culorii, vederii stereoscopice și secvențelor temporale, ceea ce conferă o acoperire exhaustivă a spectrului vizual. Stilul este cel al unui manual de cercetare care nu uită să fie accesibil, oferind cititorului instrumentele matematice necesare (algebră liniară, optimizare) chiar în secțiunile finale, asigurând astfel o experiență de învățare completă.

Citește tot Restrânge

Preț: 107990 lei

Preț vechi: 131695 lei
-18%

Puncte Express: 1620
Paperback 107269 lei
Hardback 107990 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 17 iunie-01 iulie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781848824904
ISBN-10: 1848824904
Pagini: 472
Ilustrații: XIX, 448 p.
Dimensiuni: 160 x 241 x 31 mm
Greutate: 0.87 kg
Ediția:2009
Editura: Springer
Locul publicării:London, United Kingdom

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor și studenților care doresc să înțeleagă mecanismele matematice din spatele percepției vizuale. Este o resursă esențială pentru cei care lucrează în computer vision și neuroștiințe computaționale, oferind nu doar teorie, ci și aplicații practice prin exercițiile incluse. Veți câștiga o perspectivă unificată asupra modului în care imaginile naturale pot fi modelate pentru a replica eficiența sistemului vizual uman.

Descriere scurtă

Aims and Scope This book is both an introductory textbook and a research monograph on modeling the statistical structure of natural images. In very simple terms, “natural images” are photographs of the typical environment where we live. In this book, their statistical structure is described using a number of statistical models whose parameters are estimated from image samples. Our main motivation for exploring natural image statistics is computational m- eling of biological visual systems. A theoretical framework which is gaining more and more support considers the properties of the visual system to be re?ections of the statistical structure of natural images because of evolutionary adaptation processes. Another motivation for natural image statistics research is in computer science and engineering, where it helps in development of better image processing and computer vision methods. While research on natural image statistics has been growing rapidly since the mid-1990s, no attempt has been made to cover the ?eld in a single book, providing a uni?ed view of the different models and approaches. This book attempts to do just that. Furthermore, our aim is to provide an accessible introduction to the ?eld for students in related disciplines.

Cuprins

Background.- Linear Filters and Frequency Analysis.- Outline of the Visual System.- Multivariate Probability and Statistics.- Statistics of Linear Features.- Principal Components and Whitening.- Sparse Coding and Simple Cells.- Independent Component Analysis.- Information-Theoretic Interpretations.- Nonlinear Features and Dependency of Linear Features.- Energy Correlation of Linear Features and Normalization.- Energy Detectors and Complex Cells.- Energy Correlations and Topographic Organization.- Dependencies of Energy Detectors: Beyond V1.- Overcomplete and Non-negative Models.- Lateral Interactions and Feedback.- Time, Color, and Stereo.- Color and Stereo Images.- Temporal Sequences of Natural Images.- Conclusion.- Conclusion and Future Prospects.- Appendix: Supplementary Mathematical Tools.- Optimization Theory and Algorithms.- Crash Course on Linear Algebra.- The Discrete Fourier Transform.- Estimation of Non-normalized Statistical Models.

Recenzii

From the reviews:
“The authors did a wonderful job of introducing the field of natural image statistics, comprehensively. The book provides the underlying fundamental mathematics … accessible to a wide audience. … provides exercises and computer assignments at the end of the chapters. … the advanced topics are treated in a similar manner to basic theory, makes the book suitable to be used as a textbook for advanced students and by researchers in any discipline related to computer vision.” (Michael Goldberg and R. Goldberg, ACM Computing Reviews, October, 2010)

Textul de pe ultima copertă

One of the most successful frameworks in computational neuroscience is modelling visual processing using the statistical structure of natural images. In this framework, the visual system of the brain constructs a model of the statistical regularities of the incoming visual data. This enables the visual system to perform efficient probabilistic inference. The same framework is also very useful in engineering applications such as image processing and computer vision.
This book is the first comprehensive introduction to the multidisciplinary field of natural image statistics and its intention is to present a general theory of early vision and image processing in a manner that can be approached by readers from a variety of scientific backgrounds. A wealth of relevant background material is presented in the first section as an introduction to the subject. Following this are five unique sections, carefully selected so as to give a clear overview of all the basic theory, as well as the most recent developments and research. This structure, together with the included exercises and computer assignments, also make it an excellent textbook.
Natural Image Statistics is a timely and valuable resource for advanced students and researchers in any discipline related to vision, such as neuroscience, computer science, psychology, electrical engineering, cognitive science or statistics.

Caracteristici

Very first book on this topic Accessible to a wide audience from different disciplines Topic is very timely and of increasing importance Includes supplementary material: sn.pub/extras