Vasconcelos / Paredes / Domingues | Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications | Buch | 978-3-031-49248-8 | sack.de

Buch, Englisch, 135 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Vasconcelos / Paredes / Domingues

Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications

26th Iberoamerican Congress, CIARP 2023, Coimbra, Portugal, November 27-30, 2023, Proceedings, Part II
1. Auflage 2024
ISBN: 978-3-031-49248-8
Verlag: Springer Nature Switzerland

26th Iberoamerican Congress, CIARP 2023, Coimbra, Portugal, November 27-30, 2023, Proceedings, Part II

Buch, Englisch, 135 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-49248-8
Verlag: Springer Nature Switzerland


This 2-volume set, LNCS 14469 and 14470, constitutes the proceedings of the 26th Iberoamerican Congress on Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, CIARP 2023, which took place in Coimbra, Portugal, in November 2023.
The 61 papers presented were carefully reviewed and selected from 106 submissions. And present research in the fields of pattern recognition, artificial intelligence, and related areas.
Vasconcelos / Paredes / Domingues Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Research in areas such as biometrics.- character recognition.- classification clustering ensembles.- multi-classifiers.- data mining and big data.- feature extraction, discretization and selection.- fuzzy logic and fuzzy image processing.- gesture recognition, hybrid methods.- image description and registration.- image enhancement, restoration and segmentation.- image understanding.- image fusion.- information theory.- intelligent systems.- machine vision.- neural network architectures.- object recognition.- pattern recognition applications.- sensors and sensor fusion.- soft computing techniques.- statistical methods.- syntactical methods.- deep learning.- ransfer learning.- natural language processing.



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