Код товара: 5188075468
Постоплата
Robust Face Recognition
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Shady S. Al-Atrash; Ibrahim Abuhaiba
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «Robust Face Recognition» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 96 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги акк
1 058 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти4.9
Чат
Заказы
24.3 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Robust Face RecognitionПечатная книга «Robust Face Recognition» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 96 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
The objective of this book is to propose a new algorithm for obtaining a stable face detection and recognition techniques that have the capabilities of detecting the face with different poses and under different conditions. To obtain this stability, a hybrid of Feature-Based and Template Matching approaches are used in a new manner and under different stages, robust image segmentation, filtering steps and features detection using Feature-Based approach which can work in real-time with minimal training in contrast to other approaches such as image-based approach. This work has advantages over other approaches flow out from the ability of the proposed algorithm on detecting faces with different poses (Left, Right and Frontal) in varying illumination conditions and different races. This is done by merging some already defined algorithms such as Template Matching with new proposed algorithm to strength the detection process and obtaining robust algorithm with good results. Experimental results show that the proposed method is robust under a wide range of lighting conditions, different poses and different races_The proposed method gives a correct detection rate reach 94%.
The objective of this book is to propose a new algorithm for obtaining a stable face detection and recognition techniques that have the capabilities of detecting the face with different poses and under different conditions. To obtain this stability, a hybrid of Feature-Based and Template Matching approaches are used in a new manner and under different stages, robust image segmentation, filtering steps and features detection using Feature-Based approach which can work in real-time with minimal training in contrast to other approaches such as image-based approach. This work has advantages over other approaches flow out from the ability of the proposed algorithm on detecting faces with different poses (Left, Right and Frontal) in varying illumination conditions and different races. This is done by merging some already defined algorithms such as Template Matching with new proposed algorithm to strength the detection process and obtaining robust algorithm with good results. Experimental results show that the proposed method is robust under a wide range of lighting conditions, different poses and different races_The proposed method gives a correct detection rate reach 94%.
- Артикул
- 5188075468
- Автор на обложке
- Shady S. Al-Atrash; Ibrahim Abuhaiba
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 96
- Размеры, мм
- 152x229
- Вес товара, г
- 166
- ISBN
- 9783659201219
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Книги: Компьютерные технологии
Отзывы о товаре
0
Robust Face Recognition
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.