Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
Language: English
Published by Palgrave Macmillan, 2014
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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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.
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- Title
- Low-Rank and Sparse Modeling for Visual Analysis
- Author
- Unbekannt
- Publisher
- Palgrave Macmillan
- Publication year
- 2014
- Condition
- Hervorragend
- Binding
- Hardcover
- Language
- English
- ISBN 10
- 3319119990
- ISBN 13
- 9783319119991
- Seller catalogs
- Bücher
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.
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Yun Fu is an Assistant Professor, ECE and CS, Northeastern University
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