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  Implicit Wiener series for higher-order image analysis

Franz, M., & Schölkopf, B. (2005). Implicit Wiener series for higher-order image analysis. Advances in Neural Information Processing Systems, 465-472.

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基本情報

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資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Franz, MO1, 著者           
Schölkopf, B1, 著者           
Saul Y. Weiss, L.K., 編集者
L., Bottou, 編集者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: The computation of classical higher-order statistics such as higher-order moments or spectra is difficult for images due to the huge number of terms to be estimated and interpreted. We propose an alternative approach in which multiplicative pixel interactions are described by a series of Wiener functionals. Since the functionals are estimated implicitly via polynomial kernels, the combinatorial explosion associated with the classical higher-order statistics is avoided. First results show that image structures such as lines or corners can be predicted correctly, and that pixel interactions up to the order of five play an important role in natural images.

資料詳細

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言語:
 日付: 2005-07
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): ISBN: 0-262-19534-8
URI: http://books.nips.cc/nips17.html
BibTex参照ID: 2779
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2004)
開催地: Vancouver, BC, Canada
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Cambridge, MA, USA : MIT Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 465 - 472 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): -