Visual Event Detection

ยท
ยท The International Series in Video Computing เบซเบปเบงเบ—เบต 2 ยท Springer Science & Business Media
2 เบ„เบณเบ•เบดเบŠเบปเบก
เบ›เบถเป‰เบกเบญเบตเบšเบธเบ
146
เปœเป‰เบฒ

เบเปˆเบฝเบงเบเบฑเบšเบ›เบถเป‰เบก e-book เบ™เบตเป‰

Traditionally, scientific fields have defined boundaries, and scientists work on research problems within those boundaries. However, from time to time those boundaries get shifted or blurred to evolve new fields. For instance, the original goal of computer vision was to understand a single image of a scene, by identifying objects, their structure, and spatial arrangements. This has been referred to as image understanding. Recently, computer vision has gradually been making the transition away from understanding single images to analyzing image sequences, or video understanding. Video understanding deals with understanding of video sequences, e. g. , recognition of gestures, activities, facial expressions, etc. The main shift in the classic paradigm has been from the recognition of static objects in the scene to motion-based recognition of actions and events. Video understanding has overlapping research problems with other fields, therefore blurring the fixed boundaries. Computer graphics, image processing, and video databases have obvious overlap with computer vision. The main goal of computer graphics is to gener ate and animate realistic looking images, and videos. Researchers in computer graphics are increasingly employing techniques from computer vision to gen erate the synthetic imagery. A good example of this is image-based rendering and modeling techniques, in which geometry, appearance, and lighting is de rived from real images using computer vision techniques. Here the shift is from synthesis to analysis followed by synthesis.
Traditionally, scientific fields have defined boundaries, and scientists work on research problems within those boundaries. However, from time to time those boundaries get shifted or blurred to evolve new fields. For instance, the original goal of computer vision was to understand a single image ...

เบ„เบปเป‰เบ™เบžเบปเบšเป€เบžเบตเปˆเบกเป€เบ•เบตเบก

เบเบฒเบ™เบˆเบฑเบ”เบญเบฑเบ™เบ”เบฑเบš เปเบฅเบฐ เบ„เบณเบ•เบดเบŠเบปเบก

2 เบ„เบณเบ•เบดเบŠเบปเบก

เปƒเบซเป‰เบ„เบฐเปเบ™เบ™ e-book เบ™เบตเป‰

เบšเบญเบเบžเบงเบเป€เบฎเบปเบฒเบงเปˆเบฒเบ—เปˆเบฒเบ™เบ„เบดเบ”เปเบ™เบงเปƒเบ”.

เบญเปˆเบฒเบ™โ€‹เบ‚เปเป‰โ€‹เบกเบนเบ™โ€‹เบ‚เปˆเบฒเบงโ€‹เบชเบฒเบ™

เบชเบฐเบกเบฒเบ”เป‚เบŸเบ™ เปเบฅเบฐ เปเบ—เบฑเบšเป€เบฅเบฑเบ”
เบ•เบดเบ”เบ•เบฑเป‰เบ‡ เปเบญเบฑเบš Google Play Books เบชเบณเบฅเบฑเบš Android เปเบฅเบฐ iPad/iPhone. เบกเบฑเบ™เบŠเบดเป‰เบ‡เบ‚เปเป‰เบกเบนเบ™เป‚เบ”เบเบญเบฑเบ”เบ•เบฐเป‚เบ™เบกเบฑเบ”เบเบฑเบšเบšเบฑเบ™เบŠเบตเบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™ เปเบฅเบฐ เบญเบฐเบ™เบธเบเบฒเบ”เปƒเบซเป‰เบ—เปˆเบฒเบ™เบญเปˆเบฒเบ™เบ—เบฒเบ‡เบญเบญเบ™เบฅเบฒเบ เบซเบผเบท เปเบšเบšเบญเบญเบšเบฅเบฒเบเป„เบ”เป‰ เบšเปเปˆเบงเปˆเบฒเบ—เปˆเบฒเบ™เบˆเบฐเบขเบนเปˆเปƒเบช.
เปเบฅเบฑเบšเบ—เบฑเบญเบš เปเบฅเบฐ เบ„เบญเบกเบžเบดเบงเป€เบ•เบต
เบ—เปˆเบฒเบ™เบชเบฒเบกเบฒเบ”เบŸเบฑเบ‡เบ›เบถเป‰เบกเบชเบฝเบ‡เบ—เบตเปˆเบŠเบทเป‰เปƒเบ™ Google Play เป‚เบ”เบเปƒเบŠเป‰เป‚เบ›เบฃเปเบเบฃเบกเบ—เปˆเบญเบ‡เป€เบงเบฑเบšเบ‚เบญเบ‡เบ„เบญเบกเบžเบดเบงเป€เบ•เบตเบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™เป„เบ”เป‰.
eReaders เปเบฅเบฐเบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™เบญเบทเปˆเบ™เป†
เป€เบžเบทเปˆเบญเบญเปˆเบฒเบ™เปƒเบ™เบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™ e-ink เป€เบŠเบฑเปˆเบ™: Kobo eReader, เบ—เปˆเบฒเบ™เบˆเบณเป€เบ›เบฑเบ™เบ•เป‰เบญเบ‡เบ”เบฒเบงเป‚เบซเบผเบ”เป„เบŸเบฅเปŒ เปเบฅเบฐ เป‚เบญเบ™เบเป‰เบฒเบเบกเบฑเบ™เป„เบ›เปƒเบชเปˆเบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™เบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™เบเปˆเบญเบ™. เบ›เบฐเบ•เบดเบšเบฑเบ”เบ•เบฒเบกเบ„เบณเปเบ™เบฐเบ™เบณเบฅเบฐเบญเบฝเบ”เบ‚เบญเบ‡ เบชเบนเบ™เบŠเปˆเบงเบเป€เบซเบผเบทเบญ เป€เบžเบทเปˆเบญเป‚เบญเบ™เบเป‰เบฒเบเป„เบŸเบฅเปŒเป„เปƒเบชเปˆ eReader เบ—เบตเปˆเบฎเบญเบ‡เบฎเบฑเบš.

เบชเบทเบšเบ•เปเปˆเบŠเบธเบ”

เป€เบžเบตเปˆเบกเป€เบ•เบตเบกเบˆเบฒเบ Niels Haering

เบ›เบถเป‰เบกเบญเบตเบšเบธเบเบ—เบตเปˆเบ„เป‰เบฒเบเบ„เบทเบเบฑเบ™