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  • Produktbild: Video Analytics. Face and Facial Expression Recognition and Audience Measurement
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Band 10165

Video Analytics. Face and Facial Expression Recognition and Audience Measurement Third International Workshop, VAAM 2016, and Second International Workshop, FFER 2016, Cancun, Mexico, December 4, 2016, Revised Selected Papers

Aus der Reihe Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2017

Herausgeber

Kamal Nasrollahi + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

163

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Auflage

1st edition 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-56686-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2017

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

163

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Auflage

1st edition 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-56686-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Person Re-Identification Dataset with RGB-D Camera in a Top-View Configuration.- Pervasive System for Consumer Behaviour Analysis in Retail Environments.- Estimation of task difficulty and habituation effect while visual manipulation using pupillary response.- Robust Probabilistic Logo Detection in Broadcast Videos for Audience Measurement.- Saliency Prediction for Visual Regions of Interest with Applications in Advertising.- Person Invariant Classification of Subtle Facial Expressions using Coded Movement Direction of Keypoints.- A Two-directional Two-Dimensional PCA Correlation Filter in the Phase Only Spectrum for Face Recognition in Video.- End to End Deep Learning for Single Step Real-time Facial Expression Recognition.- Comparative Study of Human Age Estimation Based on Hand-crafted and Deep Face Features.- Pose-Selective Max Pooling for Measuring Similarity.- Complementing SRCNN by Transformed Self-Exemplars. -Human Head Pose Estimation on SASE database using Random Hough Regression Forests.- Spatio-Temporal Pain Recognition in CNN-based Super-Resolved Facial Images.