Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, Fourth Edition describes basic principles, theories and techniques used to design visual search and recognition engines. The book explores how visual features are extracted and quantized, how an indexing system is built, includes comparisons to alternative schemes, and presents cutting-edge techniques, like deep learning. From the feature end, users will find out how hash functions transfer high-dimensional feature descriptors into compact binary code. From the model end, the book discusses recent advances in compressing and accelerating large, deep learning models (like convolutional neural networks) to fit into mobile and robotic memory storage.

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