Bu benzersiz ve kullanışlı ders kitabı, görüntü veri madenciliğinin temelleri ve bu alanda kullanılan en son teknikler hakkında kapsamlı bir inceleme sunar. Kapsam, görüntü analizi ve anlayışının tüm yönlerini kapsar ve özellik çıkarma, makine öğrenimi ve görüntü alma alanlarına ilişkin derin içgörüler sunar. Teorik kapsam, gerçek dünyadaki örneklerden ve deneylerden elde edilen verileri kullanan pratik matematiksel modeller ve algoritmalarla desteklenir.ampampnbspampampnbspKonular ve özelliklerampampnbspampampnbspFourier dönüşümlerini, Gabor filtrelerini ve çağdaş dalgacık dönüşümlerini kapsayan görüntü madenciliği için temel araçları açıklarGeliştirirampampnbspmanyampampnbspyeni alıştırmalarampampnbspMATLAB kodu ve talimatlarıyla en çok AmpampnbspHer bölümün sonunda inceleme özetleri içerirEn son durum modellerini analiz eder görüntü madenciliği için algoritmalar ve prosedürlerTümleştirirampampnbspnewampampnbspbölümlerampampnbspon ön işleme ayrık kosinüs dönüşümü ve istatistiksel çıkarım ve test Renk, doku ve şekil gibi özelliklerin görüntü temsili için nasıl çıkarılabileceğini veya çıkarılabileceğini gösterir Güçlü sınıflandırma yaklaşımları uygular Bayes sınıflandırma desteği vektör makineleri sinir ağları ve karar ağaçları Veritabanının yanı sıra indeksleme, sıralama ve sunum için görüntüleme tekniklerini uygular görselleştirmeampampnbspBu takip etmesi kolay ödüllü kitap, bilgisayar bilimi öğrencileri ve araştırmacıları tarafından karşılaşılan çok çeşitli görüntü veri madenciliği problemlerini çözmek için temel ve ileri matematik kavramlarının nasıl uygulanabileceğini aydınlatır.