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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. In L. Saul, Y. Weiss, & L. Bottou (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 17 (pp. 465-472). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Franz, MO1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: 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.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2779
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2004)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: 2004-12-13 - 2004-12-16

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 17
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Saul, LK, Herausgeber
Weiss, Y, Herausgeber
Bottou, L, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 465 - 472 Identifikator: ISBN: 0-262-19534-8