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The Maximum Consensus Problem - Recent Algorithmic Advances (Cód: 9436993)

Tat-Jun Chin; David Suter

Morgan and Claypool Publishers (Livros Digitais)

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The Maximum Consensus Problem - Recent Algorithmic Advances

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Descrição

Outlier-contaminated data is a fact of life in computer vision. For computer vision applications to perform reliably and accurately in practical settings, the processing of the input data must be conducted in a robust manner. In this context, the maximum consensus robust criterion plays a critical role by allowing the quantity of interest to be estimated from noisy and outlier-prone visual measurements. Themaximum consensus problem refers to the problem of optimizing the quantity of interest according to the maximum consensus criterion. This book provides an overview of the algorithms for performing this optimization. The emphasis is on the basic operation or 'quot;inner workings'quot; of the algorithms, and on their mathematical characteristics in terms of optimality and efficiency. The applicability of the techniques to common computer vision tasks is also highlighted. By collecting existing techniques in a single article, this book aims to trigger further developments in this theoretically interesting and practically important area.

Características

Peso 0.00 Kg
Produto sob encomenda Sim
Marca Morgan and Claypool Publishers (Livros Digitais)
Número de Páginas 194 (aproximado)
Idioma 337
Acabamento e-book
Territorialidade Internacional
Formato Livro Digital Pdf
Gratuito Não
Proteção Drm Sim
Tamanho do Arquivo 4670
Início da Venda 27/02/2017
Código do Formato Pdf
Cód. Barras 9781627052863
Ano da Publicação 117
AutorTat-Jun Chin; David Suter