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Information Theoretic Classification of Marine Animal Imagery

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자료유형E-Book
개인저자Cao, Zheng.
단체저자명University of Florida. Electrical and Computer Engineering.
서명/저자사항Information Theoretic Classification of Marine Animal Imagery.
발행사항[S.l.] : University of Florida., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항108 p.
소장본 주기School code: 0070.
ISBN9780438165571
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
요약To help analyze marine animals behavior, seasonal distribution and abundance, digital imagery can be acquired by Lidar or optical camera. The Unobtrusive Multistatic Serial Lidar Imager (UMSLI) system is designed to collect and classify Lidar im
요약For the purpose of classifying optical images, convolutional neural network (CNN) features are extracted and are tested on two real-world marine animal datasets, yielding better classification results than existing approaches that use hand-desig
요약For both cases of dissimilarity matrices derived from different shape analysis methods (shape context, internal distance shape context, etc.) and features (shape, color, texture, etc.), multi-view learning is critical in integrating more than on
일반주제명Electrical engineering.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000762

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00025676 DP 621.3 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출불가(별치) 인쇄 이미지  

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