Handbook of Geometric Computing
Bayro Corrochano, Eduardo
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Add to basketDieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Consulting textbook for graduate courses and for researchers seeking powerful geometric methodsGreat use for specialists working in a particular field or for those who are interested in procedures for dealing with concurrent techniques of differen.
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Many computer scientists, engineers, applied mathematicians, and physicists use geometry theory and geometric computing methods in the design of perception-action systems, intelligent autonomous systems, and man-machine interfaces. This handbook brings together the most recent advances in the application of geometric computing for building such systems, with contributions from leading experts in the important fields of neuroscience, neural networks, image processing, pattern recognition, computer vision, uncertainty in geometric computations, conformal computational geometry, computer graphics and visualization, medical imagery, geometry and robotics, and reaching and motion planning. For the first time, the various methods are presented in a comprehensive, unified manner.
This handbook is highly recommended for postgraduate students and researchers working on applications such as automated learning; geometric and fuzzy reasoning; human-like artificial vision; tele-operation; space maneuvering; haptics; rescue robots; man-machine interfaces; tele-immersion; computer- and robotics-aided neurosurgery or orthopedics; the assembly and design of humanoids; and systems for metalevel reasoning.
Researcher in geometric computing for cognitive systems
Full Professor at the Computer Science Department of the
Center of Research and Advanced Studies CINVESTAV, Guadalajara, Mexico
Author and editor of books on geometric computing for computer science and engineering, reviewer, chair and active organiser of workshops and conferences on geometric computing for fields related to the design and building of perception action systems. Areas of research interest: pattern recognition, computer vision, neurocomputing, robotics, multidimensional image analysis, applications of Lie algebras and Clifford geometric algebra to cognitive systems.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019