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幾何学的ハッシュ - 画像の認識とマッチングのための効率的なアルゴリズム - cover

幾何学的ハッシュ - 画像の認識とマッチングのための効率的なアルゴリズム

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

幾何学的ハッシュとは何ですか
 
コンピューター サイエンスでは、幾何学的ハッシュは、アフィン変換を受けた離散点によって表される 2 次元オブジェクトを効率的に見つけるための方法ですが、他のオブジェクト表現や変換に対する拡張機能も存在します。 オフライン ステップでは、点の各ペアを幾何学的な基礎として扱うことによって、オブジェクトがエンコードされます。 残りの点は、2 つのパラメーターを使用して、この基底に関して不変の方法で表現できます。 各点について、その量子化された変換座標がキーとしてハッシュ テーブルに格納され、基底点のインデックスが値として格納されます。 次に、新しい基点のペアが選択され、プロセスが繰り返されます。 オンライン (認識) ステップでは、ランダムに選択されたデータ ポイントのペアが候補ベースとして考慮されます。 各候補基底について、残りのデータ ポイントが基底に従ってエンコードされ、オブジェクトからの可能な対応関係が以前に構築されたテーブルで見つかります。 十分に多数のデータポイントが一貫したオブジェクト基底をインデックス化する場合、候補基底は受け入れられます。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 幾何学的ハッシュ
 
第 2 章: 解析幾何学
 
第 3 章: デカルト座標系
 
第 4 章: 2 寸法 コンピュータ グラフィックス
 
第 5 章: 座標系
 
第 6 章: 変換 (幾何学)
 
第 7 章: ハフ変換
 
第 8 章: スケール不変特徴量変換
 
第 9 章: ホモグラフィー
 
第 10 章: 幾何学的特徴の学習
 
(ii) 幾何学的ハッシュに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で幾何学的ハッシュを使用する実際の例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何学的ハッシュに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
Disponible desde: 11/05/2024.
Longitud de impresión: 136 páginas.

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    コンピュータサイエンスオントロジー - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    コンピュータ サイエンス オントロジーとは
     
    オントロジーとは、カテゴリー、性質、概念、データ、エンティティ間の関係の表現、正式な命名、仕様です。 1 つ、複数、またはすべての言説領域を実証する。 情報科学の分野では、オントロジーはこれらすべての要素をカバーします。 別の言い方をすると、オントロジーは、その主題領域の特性が互いにどのように関連しているかを示すために、その主題領域を代表する概念とカテゴリのグループを確立する方法です。
     
    メリット
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
     
    第 2 章: Cyc
     
    第 3 章: 知識の表現と推論
     
    第 4 章: セマンティック Web
     
    第 5 章: Web オントロジー言語
     
    第 6 章: 記述ロジック
     
    第 7 章: モデリング言語
     
    第 8 章: 上位オントロジー
     
    第 9 章: オントロジー言語
     
    第 10 章: オントロジー エンジニアリング
     
    (II) コンピューター サイエンス オントロジーに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でコンピューター サイエンス オントロジーを使用する実際の例。
     
    (IV) コンピュータ サイエンス オントロジーのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本について 対象:
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のコンピューター サイエンス オントロジーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 画像コレクションの探索
     
    第 2 章: 統合開発環境
     
    第 3 章: ウェブ クローラー
     
    第 4 章: 画像の取得
     
    第 5 章: 自動要約
     
    第 6 章: 視覚化 (グラフィックス)
     
    第 7 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 8 章: 類似性の測定
     
    第 9 章: タグクラウド
     
    第 10 章: クォーツコンポーザー
     
    (ii) 画像コレクションの探索に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野で画像コレクション探索を使用する実際の例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の画像コレクション探索について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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    幾何学では、n 次元の点セット s の最小境界ボックスまたは最小境界ボックスは、すべての点がその中に収まる最小の尺度を持つボックスです。他の種類の尺度が使用される場合、最小ボックスは通常、それに応じて、たとえば「最小周囲境界ボックス」と呼ばれます。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 最小境界ボックス
     
    第 2 章: 凸包
     
    第 3 章: 衝突検出
     
    第 4 章: 計算幾何学
     
    第 5 章: 境界ボリューム
     
    第 6 章: 境界球
     
    第 7 章: r ツリー
     
    第 8 章: 凸多面体
     
    第 9 章: 最小外接長方形
     
    第 10 章: 凸包アルゴリズム
     
    (ii) 最小境界ボックスに関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野における最小境界ボックスの使用例の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
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