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Auteur Pier Luigi Mazzeo |
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Titre : Visual object tracking with deep neural networks Type de document : Monographie Auteurs : Pier Luigi Mazzeo, Éditeur scientifique ; Srinivasan Ramakrishnan, Éditeur scientifique ; Paolo Spagnolo, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2019 Importance : 206 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-142-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] poursuite de cible
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] SIFT (algorithme)Résumé : (éditeur) Visual object tracking (VOT) and face recognition (FR) are essential tasks in computer vision with various real-world applications including human-computer interaction, autonomous vehicles, robotics, motion-based recognition, video indexing, surveillance and security. This book presents the state-of-the-art and new algorithms, methods, and systems of these research fields by using deep learning. It is organized into nine chapters across three sections. Section I discusses object detection and tracking ideas and algorithms; Section II examines applications based on re-identification challenges; and Section III presents applications based on FR research. Note de contenu : 1- Deep siamese networks toward robust visual tracking
2- Multi-person tracking based on faster R-CNN and deep appearance features
3- Detecting and counting small animal species using drone imagery by applying deep learning
4- Deep-facial feature-based person reidentification for authentication in surveillance applications
5- Object re-identification based on deep learning
6- Spatial domain representation for face recognition
7- Extended binary gradient pattern (eBGP): A micro-and macrostructure-based binary gradient pattern for face recognition in video surveillance area
8- Matrix factorization on complex domain for face recognition
9- Granular approach for recognizing surgically altered face Images using keypoint descriptors and artificial neural networkNuméro de notice : 28579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.80142 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.80142 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97854