Traitement d'images et vision artificielle. Principes physiques et outils mathématiques
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- Nombre de pages201
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.249 kg
- Dimensions14,8 cm × 21,0 cm × 1,0 cm
- ISBN978-1-008-97247-6
- EAN9781008972476
- Date de parution29/08/2024
- ÉditeurLulu.com
Résumé
Cet ouvrage, issu des enseignements donnés par l'auteur en cycle ingénieur et en Master d'informatique, donne les bases mathématiques (outils géométriques, filtrage, etc.), physiques (optique, photométrie, principales familles de capteurs) et algorithmiques (méthodes de vote, optimisation stochastique) du traitement d'images et de la vision artificielle. La vision y est présentée de manière non conventionnelle, sous l'angle de la résolution d'un problème inverse, donnant ainsi a posteriori les justifications conceptuelles des différentes approches de la segmentation d'images.
Plutôt que de détailler les techniques classiques de segmentation, largement décrites dans d'autres ouvrages, l'auteur contourne les lourdeurs de la segmentation par des approches directes et des techniques d'évolution artificielle (algorithmes génétiques), avec des exemples d'applications en vision 3-D et en analyse du mouvement. Des exercices et des thèmes de projets sont proposés à la fin de l'ouvrage.
Edition : novembre 2023
Plutôt que de détailler les techniques classiques de segmentation, largement décrites dans d'autres ouvrages, l'auteur contourne les lourdeurs de la segmentation par des approches directes et des techniques d'évolution artificielle (algorithmes génétiques), avec des exemples d'applications en vision 3-D et en analyse du mouvement. Des exercices et des thèmes de projets sont proposés à la fin de l'ouvrage.
Edition : novembre 2023
Cet ouvrage, issu des enseignements donnés par l'auteur en cycle ingénieur et en Master d'informatique, donne les bases mathématiques (outils géométriques, filtrage, etc.), physiques (optique, photométrie, principales familles de capteurs) et algorithmiques (méthodes de vote, optimisation stochastique) du traitement d'images et de la vision artificielle. La vision y est présentée de manière non conventionnelle, sous l'angle de la résolution d'un problème inverse, donnant ainsi a posteriori les justifications conceptuelles des différentes approches de la segmentation d'images.
Plutôt que de détailler les techniques classiques de segmentation, largement décrites dans d'autres ouvrages, l'auteur contourne les lourdeurs de la segmentation par des approches directes et des techniques d'évolution artificielle (algorithmes génétiques), avec des exemples d'applications en vision 3-D et en analyse du mouvement. Des exercices et des thèmes de projets sont proposés à la fin de l'ouvrage.
Edition : novembre 2023
Plutôt que de détailler les techniques classiques de segmentation, largement décrites dans d'autres ouvrages, l'auteur contourne les lourdeurs de la segmentation par des approches directes et des techniques d'évolution artificielle (algorithmes génétiques), avec des exemples d'applications en vision 3-D et en analyse du mouvement. Des exercices et des thèmes de projets sont proposés à la fin de l'ouvrage.
Edition : novembre 2023