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Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und der Veröffentlichung der Microsoft Kinect-Kamera wurde ein Versuch unternommen. Die Aufgabe der Segmentierung wurde unter Verwendung von RGB mit Tiefeninformationen umgesetzt; zur Verbesserung wird das YCbCr-Farbschema verwendet. Es werden Algorithmen zur Merkmalsextraktion auf zwei Ebenen untersucht: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) für RGB-Bilder und die Gradient-Kernel-Deskriptor-Methode für Tiefenbilder. Abschließend werden Support Vector Machine (SVM) und K-Nächster Nachbar (K-NN) getestet.

Produktbeschreibung
Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und der Veröffentlichung der Microsoft Kinect-Kamera wurde ein Versuch unternommen. Die Aufgabe der Segmentierung wurde unter Verwendung von RGB mit Tiefeninformationen umgesetzt; zur Verbesserung wird das YCbCr-Farbschema verwendet. Es werden Algorithmen zur Merkmalsextraktion auf zwei Ebenen untersucht: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) für RGB-Bilder und die Gradient-Kernel-Deskriptor-Methode für Tiefenbilder. Abschließend werden Support Vector Machine (SVM) und K-Nächster Nachbar (K-NN) getestet.
Autorenporträt
Engr. Hassam Muazzam erhielt seinen Bachelor in Elektrotechnik von der University of the Punjab und seinen Master in Elektrotechnik von der Government College University. Er arbeitet derzeit als Dozent in der Abteilung für Elektrotechnik an der Universität des Punjab in Lahore, Pakistan.