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Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2014-10-30

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Description
This book provides a view of low-rank and sparse computing, especially approximation, recovery, representation, scaling, coding, embedding and learning among unconstrained visual data. The book includes chapters covering multiple emerging topics in this new field. It links multiple popular research fields in Human-Centered Computing, Social Media, Image Classification, Pattern Recognition, Computer Vision, Big Data, and Human-Computer Interaction. Contains an overview of the low-rank and sparse modeling techniques for visual analysis by examining both theoretical analysis and real-world applications.
Pages
236 pages
Collection
n.c
Parution
2014-10-30
Marque
Springer
EAN papier
9783319119991
EAN EPUB
9783319120003
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
23
Taille du fichier
4823 Ko
Prix
95,39 €

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