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Kernel Methods in Computer Vision 已有12人参与
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Over the last years, kernel methods have established themselves as powerful tools for computer vision researchers as well as for practitioners. In this tutorial, we give an introduction to kernel methods in computer vision from a geometric perspective, introducing not only the ubiquitous support vector machines, but also less known techniques for regression, dimensionality reduction, outlier detection and clustering. Additionally, we give an outlook on very recent, non-classical techniques for the prediction of structure data, for the estimation of statistical dependency and for learning the kernel function itself. All methods are illustrated with exampless of successful application from the recent computer vision research literature.[ 来自科研家族 人工智能 ] |
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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : Kernel Methods in Computer Vision.pdf
2012-02-02 14:58:57, 6.94 M
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