Download or read book La segmentation des images couleurs par fusion des donn es written by Salim Ben Chaabane and published by Noor Publishing. This book was released on 2017-03 with total page 109 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: D'un point de vue general, les travaux de recherche de ce livre s'inscrivent dans le cadre de la segmentation des images couleurs par fusion des donnees. Dans ce travail, nous presentons une architecture de fusion d'images basee sur la theorie des croyances de Dempster-Shafer, utilisee pour la segmentation des images couleurs. Nous focalisons notre etude sur les methodes de fusion des informations au niveau des pixels. Nous presentons, une approche pour la modelisation des informations, basee sur la distribution gaussienne. Cette derniere, permet de generer, a partir de trois primitives couleurs, une seule image finale segmentee. La methode de fusion consiste a fusionner les resultats issus d'une premiere segmentation des images originales parfaitement recalees geometriquement. Dans cette methode de fusion, l'etape de modelisation est realisee a base des techniques d'analyse de l'histogramme et la distribution gaussienne. Les etudes comparatives avec plusieurs techniques existantes, appliquees a la segmentation des images couleurs, montrent la souplesse et la robustesse de la modelisation basee sur le seuillage de l'histogramme d'homogeneite et la distribution gaussienne.
Download or read book Segmentations d images couleur dans la base teinte luminance saturation written by Thierry Carron and published by . This book was released on 1995 with total page 197 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'utilisation de la couleur dans les étapes de segmentation va aboutir, grâce à l'apport complémentaire d'informations (données tridimensionnelles), à de meilleurs résultats qu'en utilisant une représentation monochrome. La traduction de cette information dans un espace Teinte-Luminance-Saturation, très proche de la perception humaine des couleurs, permet une interprétation aisée, une certaine indépendance et une complémentarité entre les informations. Ceci va faciliter l'intégration des caractéristiques spécifiques des images couleurs dans le processus de segmentation. Cependant, l'un des soucis de la mise au point des méthodes de traitement couleur sera de ne pas payer le gain de performance par un accroissement important des temps de traitements. Une stratégie peut alors consister à chercher à fusionner les informations apportées par les trois composantes afin de définir une information unique traduisant soit un critère d'homogénéité dans le cas de la segmentation en régions, soit un critère de discontinuité dans le cas de la détection de contours. Cette fusion des données peut être envisagée par une approche classique, en effectuant une somme pondérée des informations, ou bien en employant des techniques de fusion plus élaborées reposant sur des représentations symboliques associées à la théorie des sous-ensembles flous.
Download or read book Fusion de segmentation des images couleur written by Ismahan Baghli and published by Omniscriptum. This book was released on 2012 with total page 68 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'analyse des images microscopiques est importante pour le diagnostique médicale. Dans ce travail, la combinaison de classifieurs est introduite comme une méthode permettant d'améliorer la qualité de la segmentation cellulaire par rapport à un seul classifieur. L'objetif principal de cette segmentation est d'extraire les globules blanc (noyau et cytoplasme), globules rouge et le fond des images de la moelle osseuse ou des images sanguines. Notre technique combine (avec le vote majoritaire et/ou la théorie de Dempster Shafer) les résultats obtenus par les Support Vector Machine (SVM) dans différents espaces couleur. Vingt sept images microscopiques ont été testées et comparées avec les images segmentées manuellement (vérité terrain). Dans les meilleurs des cas, ce travail permet d'obtenir des précisions égales à 95.73% pour le noyau et 84.49% pour le cytoplasme.
Download or read book Fusion d informations par la th orie de l vidence pour la segmentation d images written by Chaza Chahine and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La fusion d'informations a été largement étudiée dans le domaine de l'intelligence artificielle. Une information est en général considérée comme imparfaite. Par conséquent, la combinaison de plusieurs sources d'informations (éventuellement hétérogènes) peut conduire à une information plus globale et complète. Dans le domaine de la fusion on distingue généralement les approches probabilistes et non probabilistes dont fait partie la théorie de l'évidence, développée dans les années 70. Cette méthode permet de représenter à la fois, l'incertitude et l'imprécision de l'information, par l'attribution de fonctions de masses qui s'appliquent non pas à une seule hypothèse (ce qui est le cas le plus courant pour les méthodes probabilistes) mais à un ensemble d'hypothèses. Les travaux présentés dans cette thèse concernent la fusion d'informations pour la segmentation d'images.Pour développer cette méthode nous sommes partis de l'algorithme de la « Ligne de Partage des Eaux » (LPE) qui est un des plus utilisés en détection de contours. Intuitivement le principe de la LPE est de considérer l'image comme un relief topographique où la hauteur d'un point correspond à son niveau de gris. On suppose alors que ce relief se remplit d'eau par des sources placées au niveau des minima locaux de l'image, formant ainsi des bassins versants. Les LPE sont alors les barrages construits pour empêcher les eaux provenant de différents bassins de se mélanger. Un problème de cette méthode de détection de contours est que la LPE directement appliquée sur l'image engendre une sur-segmentation, car chaque minimum local engendre une région. Meyer et Beucher ont proposé de résoudre cette question en spécifiant un ensemble de marqueurs qui seront les seules sources d'inondation du relief. L'extraction automatique des marqueurs à partir des images ne conduit pas toujours à un résultat satisfaisant, en particulier dans le cas d'images complexes. Plusieurs méthodes ont été proposées pour déterminer automatiquement ces marqueurs.Nous nous sommes en particulier intéressés à l'approche stochastique d'Angulo et Jeulin qui estiment une fonction de densité de probabilité (fdp) d'un contour (LPE) après M simulations de la segmentation LPE classique. N marqueurs sont choisis aléatoirement pour chaque réalisation. Par conséquent, une valeur de fdp élevée est attribuée aux points de contours correspondant aux fortes réalisations. Mais la décision d'appartenance d'un point à la « classe contour » reste dépendante d'une valeur de seuil. Un résultat unique ne peut donc être obtenu.Pour augmenter la robustesse de cette méthode et l'unicité de sa réponse, nous proposons de combiner des informations grâce à la théorie de l'évidence.La LPE se calcule généralement à partir de l'image gradient, dérivée du premier ordre, qui donne une information globale sur les contours dans l'image. Alors que la matrice Hessienne, matrice des dérivées d'ordre secondaire, donne une information plus locale sur les contours. Notre objectif est donc de combiner ces deux informations de nature complémentaire en utilisant la théorie de l'évidence. Les différentes versions de la fusion sont testées sur des images réelles de la base de données Berkeley. Les résultats sont comparés avec cinq segmentations manuelles fournies, en tant que vérités terrain, avec cette base de données. La qualité des segmentations obtenues par nos méthodes sont fondées sur différentes mesures: l'uniformité, la précision, l'exactitude, la spécificité, la sensibilité ainsi que la distance métrique de Hausdorff.
Download or read book Multisensor Fusion written by Anthony K. Hyder and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 929 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: For some time, all branches of the military have used a wide range of sensors to provide data for many purposes, including surveillance, reconnoitring, target detection and battle damage assessment. Many nations have also attempted to utilise these sensors for civilian applications, such as crop monitoring, agricultural disease tracking, environmental diagnostics, cartography, ocean temperature profiling, urban planning, and the characterisation of the Ozone Hole above Antarctica. The recent convergence of several important technologies has made possible new, advanced, high performance, sensor based applications relying on the near-simultaneous fusion of data from an ensemble of different types of sensors. The book examines the underlying principles of sensor operation and data fusion, the techniques and technologies that enable the process, including the operation of 'fusion engines'. Fundamental theory and the enabling technologies of data fusion are presented in a systematic and accessible manner. Applications are discussed in the areas of medicine, meteorology, BDA and targeting, transportation, cartography, the environment, agriculture, and manufacturing and process control.
Download or read book Contribution des structures de donnees a la segmentation d images couleur Elaboration d un outil d infographie textile written by Philippe Colantoni and published by . This book was released on 1998 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Imagerie num rique avanc es et perspectives pour la couleur written by FERNANDEZ-MALOIGNE Christine and published by Lavoisier. This book was released on 2012-04-16 with total page 378 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage collectif recense les dernières avancées dans le domaine de l'analyse automatique des images numériques couleur. Destiné aux chercheurs, ingénieurs R&D et étudiants en Master ou Doctorat, il constitue un état de l'art critique et le plus exhaustif possible sur les problématiques scientifiques soulevées par les différentes étapes constituant une chaîne de traitement des images couleur. Le filtrage et la segmentation des images fixes sont abordés par des techniques récentes telles que les outils morphologiques couleur, les équations aux dérivées partielles, l'algèbre quaternionique ou l'analyse de graphes. La caractérisation des textures couleur est traitée par la prédiction linéaire ou des descripteurs statistiques. La reconnaissance d'objets fixes ou en mouvement dans des vidéos couleur nécessite d'utiliser des attributs invariants aux conditions d'éclairage. Une attention particulière a été apportée aux espaces couleur, et notamment ceux séparant la luminance de la chrominance.
Download or read book Segmentation d images couleur par LPE et fusion de r gions written by Youssef El Merabet and published by Presses Academiques Francophones. This book was released on 2014-10-24 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: D'un point de vue general, les travaux de recherche de ce livre s'inscrivent dans le cadre d'une approche globale qui consiste a extraire des informations relatives aux toitures de batiments a partir de photos aeriennes (orthophotoplans). L'objectif etant de pouvoir reconnaitre des toitures extraites d'images aeriennes en utilisant une base de connaissances, puis affiner/deformer des modeles 3D generes automatiquement a partir de donnees geographiques. Pour cela, une premiere etape consiste tout d'abord a partitionner l'image aerienne en differentes regions d'interet (pans de toiture, cheminees, chiens assis, fenetres, etc.), c'est la contribution de ce travail.
Download or read book CONTRIBUTION DES STRUCTURES DE DONNEES A LA SEGMENTATION D IMAGES COULEUR ELABORATION D UN OUTIL D INFOGRAPHIE TEXTILE written by PHILIPPE.. COLANTONI and published by . This book was released on 1998 with total page 210 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL EST L'APPROFONDISSEMENT D'ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES ET L'ELABORATION D'UN OUTIL LOGICIEL SPECIFIQUE REALISANT LA SEGMENTATION DES MOTIFS ELEMENTAIRES D'UNE IMAGE TEXTILE. POUR CELA, NOUS AVONS INTRODUIT DES DESCRIPTEURS ET UNE SERIE DE FILTRES DE RANG PROPRES A L'INFORMATION COLORIMETRIQUE. NOTRE ETUDE SUR LA SEGMENTATION DES IMAGES COULEURS REPOSE SUR DIFFERENTES METHODES, L'ANALYSE COLORIMETRIQUE DE L'IMAGE GRACE A DES METHODES DE QUANTIFICATION ET L'INTEGRATION D'UNE ANALYSE SPATIOCOLORIMETRIQUE DE L'IMAGE PAR DES METHODES DE CROISSANCE DE REGIONS ET DE LIGNE DE PARTAGE DES EAUX SUR L'IMAGE DES CONTOURS. CETTE ETAPE DE PRESEGMENTATION UTILISE DIFFERENTES STRUCTURES DE GRAPHES : LE GRAPHE D'ADJACENCES DES REGIONS (GAR), LE LINE-GRAPH ASSOCIE AU GAR, LE GRAPHE D'ADJACENCES DES COULEURS ET LES STRUCTURES HIERARCHIQUES DE GRAPHE D'ADJACENCES. CES STRUCTURES ONT ETE MISES EN UVRE POUR LE NETTOYAGE DU GRAPHE D'ADJACENCES DE REGIONS ET LA PARTITION DE CELUI-CI. CE GRAPHE EST OBTENU PAR LA TRANSPOSITION A LA COULEUR DE METHODES CLASSIQUES DE TRAITEMENT D'IMAGES - CROISSANCE DE REGIONS, TRANSFORMATION DE LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX. UNE VALIDATION EXPERIMENTALE DE CETTE APPROCHE A ETE REALISEE POUR LA DETECTION DE FILTRES TRANSPARENTS COLORES SUR DES IMAGES DE SCENES. ENFIN EST DEVELOPPE ET EXPOSE UN OUTIL LOGICIEL MODULAIRE INTEGRANT LES PROCESSUS ELEMENTAIRES DE SEGMENTATION ET DE COLORATION DES IMAGES TEXTILE.
Download or read book Segmentation d images couleur par combinaison LPE r gions LPE contours et fusion de r gions Application la segmentation de toitures partir d orthophotoplans written by Youssef El Merabet and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: D'un point de vue général, les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre d'une approche globale quiconsiste à extraire des informations relatives aux toitures de bâtiments à partir de photos aériennes (orthophotoplans). L'objectifétant de pouvoir reconnaître des toitures extraites d'images aériennes en utilisant une base de connaissances, puisaffiner/déformer des modèles 3D générés automatiquement à partir de données géographiques. Pour cela, une premièreétape consiste tout d'abord à partitionner l'image aérienne en différentes régions d'intérêt (pans de toiture, cheminées,chiens assis, fenêtres, etc.), c'est la contribution de cette thèse.La méthodologie permettant d'atteindre cet objectif est composée de trois étapes : (i) Une étape de simplification qui consisteà simplifier l'image initiale avec un couple invariant/gradient approprié et optimisé pour l'application. Pour cela, unesérie de tests permettant de choisir, d'une part, l'invariant colorimétrique le plus approprié parmi 24 invariants et, d'autrepart, le meilleur gradient parmi 14 gradients issus de la littérature est réalisée. (ii) La deuxième étape comporte deux stratégiesde segmentation par LPE. L'image simplifiée est segmentée d'une part par une LPE-régions couplée à une stratégiede fusion de régions, et d'autre part, par une LPE-contours. Le processus de fusion de régions intègre des critères defusion fondés sur des grandeurs radiométriques et géométriques adaptés aux particularités des orthophotoplans traités.Une technique de caractérisation 2D des arêtes de toitures par une analyse des segments est proposée afin de calculerl'un des critères de fusion. (iii) La troisième étape consiste à combiner les avantages de chaque méthode dans un mêmeschéma de segmentation coopératif afin d'aboutir à un résultat de segmentation fiable. Les tests ont été effectués sur unorthophotoplan contenant 100 toitures de complexité variée et évaluées avec le critère de VINET utilisant une segmentationde référence afin de prouver la robustesse et la fiabilité de l'approche proposée. Une étape de comparaison permettantde situer les résultats obtenus via notre approche proposée par rapport à ceux obtenus pas les principales méthodes desegmentation de la littérature est finalement effectuée.
Download or read book SEGMENTATION D IMAGES COULEUR PAR MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE ET CLASSIFICATION DE DONNEES PAR RESEAUX DE NEURONES written by OLIVIER.. LEZORAY and published by . This book was released on 2000 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CE TRAVAIL, NOUS AVONS ETUDIE LES DIFFERENTES ETAPES UTILES A L'ELABORATION D'UN SYSTEME DE VISION PAR ORDINATEUR : LA SEGMENTATION D'IMAGES, LA CARACTERISATION D'OBJETS ET LA CLASSIFICATION DE DONNEES. NOUS AVONS DEVELOPPE DES TECHNIQUES ORIGINALES SUFFISAMMENT GENERALES PERMETTANT DE REALISER CHACUNE DE CES ETAPES. NOUS EXPOSERONS TOUT D'ABORD UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES COULEUR DE MICROSCOPIE BASEE SUR UNE LIGNE DE PARTAGE DES EAUX UTILISANT DES INFORMATIONS LOCALES ET GLOBALES. AFIN DE POUVOIR ADAPTER LES POINTS CRITIQUES DE LA METHODE, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE D'OPTIMISATION QUI PERMET DE DEFINIR LA FACON DE LES ABORDER ET DE LES OPTIMISER. NOUS NOUS SOMMES PLUS PARTICULIEREMENT INTERESSES AU CHOIX DE L'ESPACE COULEUR ET A L'OBTENTION DE MARQUEURS. EN PARTICULIER, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE DE CHOIX DE L'ESPACE COULEUR BASEE SUR UNE MESURE DU CONTRASTE COULEUR A PARTIR D'INFORMATIONS A PRIORI. NOUS DETAILLONS ENSUITE UNE ARCHITECTURE DE RESEAUX DE NEURONES. SON PRINCIPE CONSISTE A SIMPLIFIER LA TACHE DU CLASSIFIEUR EN DIVISANT LE PROBLEME A RESOUDRE. L'ARCHITECTURE QUE NOUS AVONS DEFINIE PERMET DE SIMPLIFIER LA RECONNAISSANCE DES DONNEES, D'AMELIORER L'APPRENTISSAGE, DE SIMPLIFIER LA STRUCTURE DES RESEAUX DE NEURONES UTILISES MAIS PRINCIPALEMENT D'AUGMENTER LE TAUX DE RECONNAISSANCE DU CLASSIFIEUR. NOUS AVONS ILLUSTRE CES PROPRIETES PAR DES EXPERIMENTATIONS SUR DIFFERENTES BASES DE DONNEES. ENFIN, NOUS PRESENTONS L'ELABORATION D'UN SYSTEME D'AIDE AU SCREENING PAR LE TRI INFORMATIQUE CELLULAIRE. CE SYSTEME REALISE LA SYNTHESE DES METHODES PROPOSEES DANS LES DEUX PREMIERES PARTIES. IL EST TOTALEMENT AUTONOME ET PERMET LA RECONNAISSANCE DES CELLULES DE FACON TRES FIABLE (94.5% DES CELLULES ANORMALES ET 99% DES CELLULES NORMALES).
Download or read book Comptes Rendus written by and published by . This book was released on 1999 with total page 658 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Segmentation d images couleur par classification pixellaire et hi rarchie de partitions par Cyril Meurie written by Cyril Meurie and published by . This book was released on 2005 with total page 185 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La première partie de ce travail est consacrée au développement d'une stratégie de segmentation d'images microscopiques couleur pouvant contribuer à l'enrichissement de l'étape de segmentation d'une station d'analyse de microscopie automatisée. Nous exposons tout d'abord diverses approches de classifications pixellaires non supervisées et supervisées et montrerons l'importance du choix de l'espace couleur. Nous exploitons ensuite la complémentarité qu'il peut exister entre les classifieurs en proposant une méthode de combinaison de classifications pixellaires tenant compte du nombre de classifieurs combinés et de l'information de voisinage. Enfin, nous intégrons ces méthodes dans une approche morphologique basée sur une ligne de partage des eaux couleur et évaluons les résultats à l'aide d'une méthode d'évaluation adaptée à la cytologie. Dans un contexte plus général, la deuxième partie de ce travail traite de la segmentation d'images couleur par hiérarchie de partitions. Nous présentons tout d'abord un nouveau critère connectif puis une approche de création de hiérarchie de partitions permettant de simplifier ou de segmenter une image rapidement. Nous nous intéressons ensuite à la morphologie mathématique couleur et proposerons une approche par graphe permettant de déterminer l'infimum et le suprémum d'un ensemble de vecteurs couleur, ce qui implique une nouvelle formulation de l'algorithme du waterfall. Enfin, nous définissons une fonction d'énergie qui peut servir à déterminer automatiquement le meilleur niveau d'une hiérarchie de partitions ou bien comme critère de terminaison dans un processus de fusion de régions par descente d'énergie.
Download or read book ETUDE DES TRANSFORMATIONS LINEAIRES POUR LA REPRESENTATION DES IMAGES MULTICOMPOSANTES written by REMI KESSE.. KOUASSI and published by . This book was released on 2000 with total page 159 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE TRAITE DE L'UTILISATION DES TRANSFORMATIONS LINEAIRES POUR LA REPRESENTATION, LA QUANTIFICATION ET LA SEGMENTATION DES IMAGES COULEURS. LA PRINCIPALE TRANSFORMATION LINEAIRE DE CETTE ETUDE EST FONDEE SUR LE DEVELOPPEMENT DE KARHUNEN-LOEVE DONT L'ANALYSE ET L'APPROXIMATION NOUS ONT PERMIS DE METTRE EN EVIDENCE DES PROPRIETES INTERESSANTES POUR L'ANALYSE DES IMAGES COULEUR. UNE DE CES PROPRIETES EST LA FORMULATION MATHEMATIQUE DU CRITERE DE STATIONNARITE COLORIMETRIQUE. LE CRITERE DE STATIONNARITE COLORIMETRIQUE NOUS PERMET NON SEULEMENT D'ESTIMER LA QUALITE DE L'APPROXIMATION DE L'ESPACE DE KARHUNEN-LOEVE PAR UNE REPRESENTATION EN COSINUS DISCRETE OU EN SINUS DISCRETE MAIS AUSSI DE CONSTRUIRE UN ALGORITHME DE QUANTIFICATION DES IMAGES COULEUR. CET ALGORITHME DE QUANTIFICATION PREND EN COMPTE LA DISTRIBUTION SPATIALE DES COULEURS DANS LE SYSTEME DE REPRESENTATION. IL TIENT EGALEMENT COMPTE DE LA FREQUENCE D'OCCURRENCE DES COULEURS DE L'IMAGE. NOUS EXPOSONS EGALEMENT UNE METHODE DE SEGMENTATION AU SENS CONTOURS DES IMAGES COULEUR. NOUS PROPOSONS L'UTILISATION DU GRADIENT MULTI-SPECTRAL (GMS) LORSQUE LES IMAGES SONT REPRESENTEES DANS UN ESPACE CORRELE COMME LE SYSTEME RVB. DANS LE CAS CONTRAIRE D'UN SYSTEME DE REPRESENTATION NON CORRELE, COMME L'ESPACE DE KARHUNEN-LOEVE ET SES ESPACES APPROXIMES (DCT, DST), NOUS PROPOSONS UNE TECHNIQUE DE FUSION DES CONTOURS MARGINAUX OBTENUS A PARTIR DES DEUX PREMIERS PLANS DES ESPACES CONSIDERES.
Download or read book Image Processing and Analysis with Graphs written by Olivier Lezoray and published by CRC Press. This book was released on 2017-07-12 with total page 570 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Covering the theoretical aspects of image processing and analysis through the use of graphs in the representation and analysis of objects, Image Processing and Analysis with Graphs: Theory and Practice also demonstrates how these concepts are indispensible for the design of cutting-edge solutions for real-world applications. Explores new applications in computational photography, image and video processing, computer graphics, recognition, medical and biomedical imaging With the explosive growth in image production, in everything from digital photographs to medical scans, there has been a drastic increase in the number of applications based on digital images. This book explores how graphs—which are suitable to represent any discrete data by modeling neighborhood relationships—have emerged as the perfect unified tool to represent, process, and analyze images. It also explains why graphs are ideal for defining graph-theoretical algorithms that enable the processing of functions, making it possible to draw on the rich literature of combinatorial optimization to produce highly efficient solutions. Some key subjects covered in the book include: Definition of graph-theoretical algorithms that enable denoising and image enhancement Energy minimization and modeling of pixel-labeling problems with graph cuts and Markov Random Fields Image processing with graphs: targeted segmentation, partial differential equations, mathematical morphology, and wavelets Analysis of the similarity between objects with graph matching Adaptation and use of graph-theoretical algorithms for specific imaging applications in computational photography, computer vision, and medical and biomedical imaging Use of graphs has become very influential in computer science and has led to many applications in denoising, enhancement, restoration, and object extraction. Accounting for the wide variety of problems being solved with graphs in image processing and computer vision, this book is a contributed volume of chapters written by renowned experts who address specific techniques or applications. This state-of-the-art overview provides application examples that illustrate practical application of theoretical algorithms. Useful as a support for graduate courses in image processing and computer vision, it is also perfect as a reference for practicing engineers working on development and implementation of image processing and analysis algorithms.
Download or read book Deep Learning for Biometrics written by Bir Bhanu and published by Springer. This book was released on 2018-05-12 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This timely text/reference presents a broad overview of advanced deep learning architectures for learning effective feature representation for perceptual and biometrics-related tasks. The text offers a showcase of cutting-edge research on the use of convolutional neural networks (CNN) in face, iris, fingerprint, and vascular biometric systems, in addition to surveillance systems that use soft biometrics. Issues of biometrics security are also examined. Topics and features: addresses the application of deep learning to enhance the performance of biometrics identification across a wide range of different biometrics modalities; revisits deep learning for face biometrics, offering insights from neuroimaging, and provides comparison with popular CNN-based architectures for face recognition; examines deep learning for state-of-the-art latent fingerprint and finger-vein recognition, as well as iris recognition; discusses deep learning for soft biometrics, including approaches for gesture-based identification, gender classification, and tattoo recognition; investigates deep learning for biometrics security, covering biometrics template protection methods, and liveness detection to protect against fake biometrics samples; presents contributions from a global selection of pre-eminent experts in the field representing academia, industry and government laboratories. Providing both an accessible introduction to the practical applications of deep learning in biometrics, and a comprehensive coverage of the entire spectrum of biometric modalities, this authoritative volume will be of great interest to all researchers, practitioners and students involved in related areas of computer vision, pattern recognition and machine learning.
Download or read book Multimodal Scene Understanding written by Michael Ying Yang and published by Academic Press. This book was released on 2019-07-16 with total page 424 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Multimodal Scene Understanding: Algorithms, Applications and Deep Learning presents recent advances in multi-modal computing, with a focus on computer vision and photogrammetry. It provides the latest algorithms and applications that involve combining multiple sources of information and describes the role and approaches of multi-sensory data and multi-modal deep learning. The book is ideal for researchers from the fields of computer vision, remote sensing, robotics, and photogrammetry, thus helping foster interdisciplinary interaction and collaboration between these realms. Researchers collecting and analyzing multi-sensory data collections – for example, KITTI benchmark (stereo+laser) - from different platforms, such as autonomous vehicles, surveillance cameras, UAVs, planes and satellites will find this book to be very useful. - Contains state-of-the-art developments on multi-modal computing - Shines a focus on algorithms and applications - Presents novel deep learning topics on multi-sensor fusion and multi-modal deep learning
