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Support Vector Machine Learning Application to Compression of Digital Image 6275 - Bild 1 von 1

Support Vector Machine Learning von Jonathan Robinson (2008, Taschenbuch)

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Über dieses Produkt

Produktinformation

Methods exploring the application of support vector machine learning (SVM) to still image compression are detailed in both the spatial and frequency domains. In particular the sparse properties of SVM learning are exploited in the compression algorithms. A classic radial basis function neural network requires that the topology of the network be defined before training. An SVM has the property that it will choose the minimum number of training points to use as centres of the Gaussian kernel functions. It is this property that is exploited as the basis for image compression algorithms presented in this book. Several novel algorithms are developed applying SVM learning to both directly model the colour surface and model transform coefficients after the surface has been transformed into the frequency domain. It is demonstrated that compression is more efficient in frequency space. In the frequency domain, results are superior to that of JPEG. For example, the quality of the industry standard 'Lena' image compressed 63:1 for JPEG is slightly worse quality than the same image compressed 192:1 with the RKi-1 algorithm detailed in this book.

Produktkennzeichnungen

ISBN-10
363910000x
ISBN-13
9783639100006
eBay Product ID (ePID)
72861559

Produkt Hauptmerkmale

Produktart
Lehrbuch
Sprache
Deutsch
Anzahl der Seiten
176 Seiten
Verlag
Vdm Verlag
Publikationsname
Support Vector Machine Learning
Autor
Jonathan Robinson
Format
Taschenbuch
Erscheinungsjahr
2008

Zusätzliche Produkteigenschaften

Hörbuch
No
Inhaltsbeschreibung
Paperback
Item Length
22cm
Item Height
1cm
Item Width
15cm
Item Weight
278g

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