Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Computer vision is a rapidly growing field which aims to make computers 'see' as effectively as humans. In this book Dr Shapiro presents a new computer vision framework for interpreting time-varying imagery. This is an important task, since movement reveals valuable information about the environment. The fully-automated system operates on long, monocular image sequences containing multiple, independently-moving objects, and demonstrates the practical feasibility of recovering scene structure and motion in a bottom-up fashion. Real and synthetic examples are given throughout, with particular emphasis on image coding applications. Novel theory is derived in the context of the affine camera, a generalisation of the familiar scaled orthographic model. Analysis proceeds by tracking 'corner features' through successive frames and grouping the resulting trajectories into rigid objects using new clustering and outlier rejection techniques. The three-dimensional motion parameters are then computed via 'affine epipolar geometry', and 'affine structure' is used to generate alternative views of the object and fill in partial views. The use of all available features (over multiple frames) and the incorporation of statistical noise properties substantially improves existing algorithms, giving greater reliability and reduced noise sensitivity.