Vatsa / Singh / Majumdar | Deep Learning in Biometrics | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 328 Seiten

Vatsa / Singh / Majumdar Deep Learning in Biometrics

E-Book, Englisch, 328 Seiten

ISBN: 978-1-351-26499-0
Verlag: Taylor & Francis
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)



Deep Learning is now ubiquitous with applied machine learning. All of the technology giants (e.g. Google, Microsoft, Apple, etc.) are focusing on deep learning based techniques for data analytics and artificial intelligence. This technology applies quite strongly to biometrics. This book will cover all the topics in deep learning, namely convolutional neural networks, deep belief network and stacked autoenders. The focus will be on the application of these techniques to various biometric modalities: face, iris, palmprint, and fingerprints.
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Weitere Infos & Material


Introduction to Deep Learning. Fast Deep Learning Architechtures. Multispectral Face Recognition with Deep Learning. Deep Matric Learning. Unconstrained Face Recognition with Deep Learning. 3D Face Processing with Deep Learning. Kinship Recognition with Deep Learning. Ocular Recognition with Deep Learning. Fingerprint Recognition with Deep Learning. Multispecteal iris Recognition with Deep Learning.


Mayank Vatsa is an Associate Professor at IIIT New Delhi. He has authored more than 150 publications dealing with biometrics, image processing, machine learning and information fusion. He is a Senior Member of IEEE.

Richa Singh is an Associate Professor at IIIT New Delhi. She has authored over 100 publications on biometrics, patter recognition and machine learning in referred journals, book chapters and conferences.

Angshul Majumdar is an Assistant Professor at IIIT New Delhi. He is an active research in biomimetics and machine learning.


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