Этот веб-сайт требует, чтобы для Вашего браузера был включен JavaScript.
Пожалуйста, включите JavaScript и перезагрузите страницу.
Для веб-сайта требуется, чтобы Ваш браузер разрешил использование файлов cookie для входа в систему.
Пожалуйста, активируйте cookies и перезагрузите страницу.
Carte romana
Carte rusa
Carte engleza
Vezi toate cartile
Top branduri cosmetica
Cosmetica Coreeana
Machiaj
Ingrijire ten
Ingrijire par
Ingrijire corp
Produse de baie
Igiena orala
Igiena intima
Igiena sexuala
Cosmetice barbati
Seturi cadou
Naturale si organice
Vezi toate cosmeticele
Top branduri dermatocosmetica
Protectie solara
Seturi cadou si pachete promo
Parfumuri pentru femei
Top branduri femei
Premium brands femei
Parfumuri unisex
Vezi toate parfumurile
Parfumuri pentru barbati
Top branduri barbati
Premium brands barbati
Jucarii si jocuri
Hrana si articole copii
Scutece si servetele
Rechizite si papetarie
Vezi toate produsele
Nutritie & Suplimente
Branduri
Certificate Cadou
Felicitari
Plicuri
Cutii si Accesorii
Gholamreza AnbarjafariStatistical Machine Learning for Human Behaviour Analysis, Hardcover
в Пункте приема от 99,9 лей
Даже распечатанный
Перед оплатой
This Special Issue focused on novel vision-based approaches, mainly related to computer vision and machine learning, for the automatic analysis of human behaviour. We solicited submissions on the following topics: information theory-based pattern classification, biometric recognition, multimodal human analysis, low resolution human activity analysis, face analysis, abnormal behaviour analysis, unsupervised human analysis scenarios, 3D/4D human pose and shape estimation, human analysis in virtual/augmented reality, affective computing, social signal processing, personality computing, activity recognition, human tracking in the wild, and application of information-theoretic concepts for human behaviour analysis. In the end, 15 papers were accepted for this special issue. These papers, that are reviewed in this editorial, analyse human behaviour from the aforementioned perspectives, defining in most of the cases the state of the art in their corresponding field.
Мы хотели бы узнать Ваше мнение! Оценить и пересмотреть этот пункт
Нет ни одного отзыва от других пользователей.