Handbook of Research on Deep Learning-Based Image Analysis Under Constrained and Unconstrained Environments
Ostatnie postępy w technikach obrazowania i analizie obrazu poszerzyły horyzonty ich zastosowań w różnych dziedzinach. Analiza obrazu stała się wpływową techniką w analizie obrazów medycznych, optycznym rozpoznawaniu znaków, geologii, teledetekcji i wielu innych.
Jednak analiza obrazów w ograniczonych i nieograniczonych środowiskach wymaga wydajnej reprezentacji danych i złożonych modeli do dokładnej interpretacji i klasyfikacji danych. Metody głębokiego uczenia, z ich hierarchiczną / wielowarstwową architekturą, pozwalają systemom uczyć się złożonych modeli matematycznych, aby zapewnić lepszą wydajność w wymaganym zadaniu.
The Handbook of Research on Deep Learning-Based Image Analysis Under Constrained and Unconstrained Environments zapewnia krytyczne badanie najnowszych osiągnięć, rozwoju, metod, systemów, futurystycznych podejść i algorytmów do analizy obrazu i odpowiada na jej wyzwania. Podkreślając koncepcje, metody i narzędzia, w tym konwolucyjne sieci neuronowe, wzmacnianie krawędzi, segmentację obrazu, uczenie maszynowe i przetwarzanie obrazu, książka jest niezbędnym i wszechstronnym źródłem informacji dla inżynierów, pracowników akademickich, badaczy i studentów.