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Un effort a été fait avec l'aide des techniques de vision par ordinateur et la sortie de la caméra Kinect de Microsoft. La tâche de segmentation a été mise en oeuvre en utilisant RGB avec des informations de profondeur ; pour l'améliorer, le schéma de couleurs YCbCr est utilisé. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques à deux niveaux sont examinés, la transformée de caractéristiques invariantes à l'échelle (SIFT) pour les images RVB et la méthode du descripteur à noyau de gradient pour les images de profondeur. Enfin, les algorithmes Support Vector Machine (SVM) et K-NN (K- nearest neighbor) sont testés.…mehr

Produktbeschreibung
Un effort a été fait avec l'aide des techniques de vision par ordinateur et la sortie de la caméra Kinect de Microsoft. La tâche de segmentation a été mise en oeuvre en utilisant RGB avec des informations de profondeur ; pour l'améliorer, le schéma de couleurs YCbCr est utilisé. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques à deux niveaux sont examinés, la transformée de caractéristiques invariantes à l'échelle (SIFT) pour les images RVB et la méthode du descripteur à noyau de gradient pour les images de profondeur. Enfin, les algorithmes Support Vector Machine (SVM) et K-NN (K- nearest neighbor) sont testés.
Autorenporträt
Hassam Muazzam est titulaire d'une licence en génie électrique de l'université du Pendjab et d'une maîtrise en génie électrique de l'université Government College. Il est actuellement chargé de cours au département de génie électrique de l'université du Pendjab, à Lahore, au Pakistan.