Probabilistic and Biologically Inspired Feature Representations (Record no. 386831)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03364nam a22004335i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 386831
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230124164359.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2018 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031018220
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01822-0
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TA1634
Número de documento/Ítem 2018 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Felsberg, Michael
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 686162
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Probabilistic and Biologically Inspired Feature Representations
Mención de responsabilidad, etc. by Michael Felsberg
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2018
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2018
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIII, 89 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Computer Vision
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2153-1064
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Introduction -- Basics of Feature Design -- Channel Coding of Features -- Channel-Coded Feature Maps -- CCFM Decoding and Visualization -- Probabilistic Interpretation of Channel Representations -- Conclusions -- Bibliography -- Author's Biography -- Index.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Under the title "Probabilistic and Biologically Inspired Feature Representations," this text collects a substantial amount of work on the topic of channel representations. Channel representations are a biologically motivated, wavelet-like approach to visual feature descriptors: they are local and compact, they form a computational framework, and the represented information can be reconstructed. The first property is shared with many histogram- and signature-based descriptors, the latter property with the related concept of population codes. In their unique combination of properties, channel representations become a visual Swiss army knife-they can be used for image enhancement, visual object tracking, as 2D and 3D descriptors, and for pose estimation. In the chapters of this text, the framework of channel representations will be introduced and its attributes will be elaborated, as well as further insight into its probabilistic modeling and algorithmic implementation will be given. Channel representations are a useful toolbox to represent visual information for machine learning, as they establish a generic way to compute popular descriptors such as HOG, SIFT, and SHOT. Even in an age of deep learning, they provide a good compromise between hand-designed descriptors and a-priori structureless feature spaces as seen in the layers of deep networks.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2018
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 152614
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Reconocimiento de formas
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 159793
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Visión por ordenador
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031000799
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031006944
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031029509
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01822-0
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 01/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Susana Carmen Delgado Sanz
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   TA1634 2018 EB eBook.01112030 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO