Cuốn sách này đề cập đến vấn đề làm thế nào để nắm bắt được động lực của các đối tượng điều khiển để theo dõi trực quan.

Cuốn sách trình bày các nghiên cứu và ứng dụng tiêu biểu trong hai lĩnh vực theo dõi chuyển động và nhận dạng cử chỉ, bao gồm phân tích chuyển động con người, dự đoán hành vi, phát hiện tình huống nguy hiểm và nhận dạng hành động dựa trên các cảm biến như Kinect và dữ liệu chiều sâu.

Cuốn sách tập trung trình bày hai lĩnh vực cốt lõi là đo màu và xử lý hình ảnh.

Cuốn sách nghiên cứu và đề xuất một hệ thống truy xuất hình ảnh tự động dựa trên nhận thức tự nhiên của con người, thông qua các phương pháp phát hiện vùng và trích xuất, so sánh đặc trưng về màu sắc, hình dạng và kết cấu.

Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên quý giá cho các học giả và sinh viên lịch sử và nhân văn kỹ thuật số nói chung. Nó sẽ truyền cảm hứng cho họ áp dụng các phương pháp đổi mới để mở ra những con đường mới để thực hiện và chia sẻ nghiên cứu của riêng họ.

If you want a basic understanding of computer vision’s underlying theory and algorithms, this hands-on introduction is the ideal place to start. You’ll learn techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, and other computer vision applications as you follow clear examples written in Python.

A project-based guide to the basics of deep learning. This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning.

This book covers the latest on depth cameras, 3D tracking, augmented reality, and deep neural networks, helping you solve real-world computer vision problems with practical code

Applications of Computer Vision in Fashion and Textiles provides a systematic and comprehensive discussion of three key areas that are taking advantage of developments in computer vision technology, namely textile defect detection and quality control, fashion recognition and 3D modeling, and 2D and 3D human body modeling for improving clothing fit.

If you’ve picked up this book, you’re probably aware of the exưaordinary progress that deep leam ing has represented for the íìeld of artificial intelligence in the recent past. In a mere fĩve years, we’ve gone from near-unusable image recognition and speech transcription, to superhum an períorm ance on these tasks.