Dragi clienți, Vă informăm că, din motive tehnice, asistența noastră telefonică va fi indisponibilă în data de 22.10.2026 și în perioada 26.10 – 30.10.2026. Ne cerem scuze pentru neplăcerile create și vă mulțumim pentru înțelegere. Cu stimă,

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Serviciul de curierat Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier DPD 25.00 lei FAN Courier 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision

Name: Data Segmentation and Model Selection for Computer Vision
Brand: Springer-Verlag New York Inc.
SKU: 01385653
Price: 289.27 RON
Availability: InStock
Author: Alireza Bab-Hadiashar
ISBN: 9780387988153

A Statistical Approach

Alireza Bab-Hadiashar

David Suter

Limba

engleză

Carte Copertă tare

Codul Libristo: 01385653

Editura Springer-Verlag New York Inc., februarie 2000

The problem of range and motion segmentation is of major importance in computer vision, image proces... Descrierea completă

Codul Libristo: 01385653

132 b

289.27 lei

În depozitul extern Expediem în 10-13 zile

Până la 30 de zile pentru returnare

Clienții au cumpărat de asemenea

TOUT VA BIEN! 4 ELEVE + PORTFOLIO Claire Marlhens

Carte broșată

126.78 lei

Die öffentliche Förderung des Musiktheaters in Deutschland. Wolf-Dietrich Tillner

Carte broșată

475.29 lei

Pan, Queso Y Besos Mary [From Old Catalog] Tr Springer

Carte broșată

110.09 lei

The problem of range and motion segmentation is of major importance in computer vision, image procession, and intelligent robotics. This edited volume explores several issues relating to parametric segmentation including robust operations, model selection criteria and automatic model selection, and 2D and 3D scene segmentation. Emphasis is placed on robust model selection with techniques such as robust Mallows Cp, least K-th order statistical model fitting (LKS), and robust regression receiving much attention. With contributions from leading researchers, this book is a valuable resource for researchers and graduate students working in computer vision, pattern recognition, image processing, and robotics.