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Shotton / Criminisi

Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis

Medium: Buch
ISBN: 978-1-4471-4928-6
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 07.02.2013
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This practical and easy-to-follow text explores the theoretical underpinnings of decision forests, organizing the vast existing literature on the field within a new, general-purpose forest model. Topics and features: with a foreword by Prof. Y. Amit and Prof. D. Geman, recounting their participation in the development of decision forests; introduces a flexible decision forest model, capable of addressing a large and diverse set of image and video analysis tasks; investigates both the theoretical foundations and the practical implementation of decision forests; discusses the use of decision forests for such tasks as classification, regression, density estimation, manifold learning, active learning and semi-supervised classification; includes exercises and experiments throughout the text, with solutions, slides, demo videos and other supplementary material provided at an associated website; provides a free, user-friendly software library, enabling the reader to experiment with forests ina hands-on manner.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9781447149286
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-1-4471-4928-6
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 07.02.2013
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 2013
  • Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 7806 g
  • Seiten: 368
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 26 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Overview and Scope.- Notation and Terminology.- Part I: The Decision Forest Model.- Introduction.- Classification Forests.- Regression Forests.- Density Forests.- Manifold Forests.- Semi-Supervised Classification Forests.- Part II: Applications in Computer Vision and Medical Image Analysis.- Keypoint Recognition Using Random Forests and Random Ferns.- Extremely Randomized Trees and Random Subwindows for Image Classification, Annotation, and Retrieval.- Class-Specific Hough Forests for Object Detection.- Hough-Based Tracking of Deformable Objects.- Efficient Human Pose Estimation from Single Depth Images.- Anatomy Detection and Localization in 3D Medical Images.- Semantic Texton Forests for Image Categorization and Segmentation.- Semi-Supervised Video Segmentation Using Decision Forests.- Classification Forests for Semantic Segmentation of Brain Lesions in Multi-Channel MRI.- Manifold Forests for Multi-Modality Classification of Alzheimer’s Disease.- Entangled Forests and Differentiable Information Gain Maximization.- Decision Tree Fields.- Part III: Implementation and Conclusion.- Efficient Implementation of Decision Forests.- The Sherwood Software Library.- Conclusions.