Name: Robust Recognition via Information Theoretic Learning (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)
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Availability: InStock
Author: Ran He; Baogang Hu; Xiaotong Yuan
ISBN: 9783319074153

portada Robust Recognition via Information Theoretic Learning (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)

Robust Recognition via Information Theoretic Learning (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

Ran He; Baogang Hu; Xiaotong Yuan

Año

2014

Idioma

Inglés

N° páginas

124

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9783319074153

N° edición

2014

Categorías

Aplicaciones gráficas y multimedia

Robust Recognition via Information Theoretic Learning (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)

Ran He; Baogang Hu; Xiaotong Yuan (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Robust Recognition via Information Theoretic Learning (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)"

This Springer Brief represents a comprehensive review of information theoretic methods for robust recognition. A variety of information theoretic methods have been proffered in the past decade, in a large variety of computer vision applications; this work brings them together, attempts to impart the theory, optimization and usage of information entropy.The authors resort to a new information theoretic concept, correntropy, as a robust measure and apply it to solve robust face recognition and object recognition problems. For computational efficiency, the brief introduces the additive and multiplicative forms of half-quadratic optimization to efficiently minimize entropy problems and a two-stage sparse presentation framework for large scale recognition problems. It also describes the strengths and deficiencies of different robust measures in solving robust recognition problems.