Título: Machine Learning for Audio, Image and Video Analysis: Theory and Applications
Autor: Alessandro Vinciarelli, Francesco Camastra
Sinopse: Focusing on complex media and how to convert raw data into useful information, this book offers both introductory and advanced material in the combined fields of machine learning and image/video processing. It is organized into three parts. The first focuses on technical aspects, basic mathematical notions and elementary machine learning techniques. The second provides an extensive survey of most relevant machine learning techniques for media processing. The third focuses on applications and shows how techniques are applied in actual problems. Examples and problems are based on data and software packages publicly available on the web.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Machine Learning for Audio, Image and Video Analysis: Theory and Applications”, de Alessandro Vinciarelli, Francesco Camastra, publicado pela editora Springer, em 2007 e com 512 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Springer
Páginas: 512
Ano: 2007
Edição: 2008
Linguagem: pt_BR
ISBN: 1848000065
ISBN13: 9781848000063
Sobre a editora
Os livros da editora Springer apresentam uma leitura densa e focada em temas acadêmicos e científicos, com ênfase em áreas como matemática avançada, ciências naturais, tecnologia e ciências da saúde. A experiência de leitura costuma exigir familiaridade com linguagem técnica e conceitos especializados, refletindo o rigor das pesquisas e análises aprofundadas. O tom varia entre o didático e o expositivo, com obras que vão desde apresentações formais de teorias até relatos detalhados de estudos de caso e revisões sistemáticas. O catálogo sugere uma predominância de textos que dialogam com públicos acadêmicos e profissionais, oferecendo conteúdos que se apoiam em fundamentos históricos, dados empíricos e metodologias precisas.
