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Handbook of Face Recognition
The history of computer-aided face recognition dates to the 1960s, yet the problem of automatic face recognition – a task that humans perform...
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Considerations and Challenges
As with any new technology, continuous biometric authentication systems have a variety of considerations and challenges that must be addressed before...
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Acoustic Compensation System Against Adversarial Voice Recognition
Automatic speech recognition (ASR) provides diverse audio-to-text services for humans to communicate with machines. However, recent researches reveal...
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Uncertainty-Aware Face Recognition
In this chapter, we introduced the motivation of data uncertainty estimation in deep face recognition systems as well as its applications. From a...
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Adversarial Attacks on Face Recognition
Face recognition is becoming a prevailing authentication solution in numerous biometric applications thanks to the rapid development of deep neural...
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Facial Landmark Localization
Facial landmark localization aims to detect a sparse set of facial fiducial points on a human face, some of which include “eye corner”, “nose tip”,...
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Heterogeneous Face Recognition
Face recognition is one of the most important applications in computer vision. This is because face recognition could achieve efficient and...
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Fortschritte in der Analyse des Elektrokardiogramms im Kontext des Massenscreenings: Technologische Trends und Anwendung der KI-Anomalieerkennung
Die Elektrokardiographie ist nach wie vor die am weitesten verbreitete Methode der Funktionsdiagnose. Das Kapitel richtet sich an die Debatte über...
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Einführung in nicht-invasive biomedizinische Signale für die Gesundheitsversorgung
Mit dem Fortschritt der medizinischen Wissenschaft wurden neue Gesundheitsmethoden eingeführt. Biomedizinische Signale haben uns einen tiefen...
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Biomedizinische Signalverarbeitung für die automatisierte Erkennung von Schlafarousals, basierend auf Multi-Physiologischen Signalen mit Ensemble-Lernmethoden
Schlafbezogene Atmungsstörungen wie Schlafapnoe und Hypopnoe sind potenziell ernste Störungen und können die Ursache für eine Vielzahl von...
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Verbesserung der Erkennung des Arbeitsgedächtnisses von Demenz-Patienten mithilfe von Entropie-basierten Merkmalen und dem Local Tangent Space Alignment Algorithmus
Die Erkennung von Demenz stellt eine Barriere für die Weiterentwicklung der individualisierten Gesundheitsversorgung dar. Die nicht-lineare Natur von...
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Überblick über die Klassifizierung von EEG-Signalen mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken
Elektroenzephalographie-Signale (EEG-Signale) werden weit verbreitet für die Prognose und Diagnose mehrerer Störungen verwendet, wie zum Beispiel...
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Anwendung von Wavelet-Zerlegung und maschinellem Lernen für die sEMG-Signalbasierte Gestenerkennung
Amputierte auf der ganzen Welt haben begrenzten Zugang zu hochwertigen intelligenten Prothesen. Die korrekte Erkennung von Gesten ist eine der...
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Feature Extraction by Convolutional Neural Network
An optimal map** from pixel values to class labels by a MLP requires too many nodes and layers for successful training. Convolutional neural...
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Feature Reduction
Image information has already been reduced when constructing the feature vector from primary image features. The reduction is based on heuristic...
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Image Features: Extraction and Categories
We introduce feature-based image classification. Extracted features reduce the data of an image by several orders of magnitude. Ideally, they...
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Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML
Dieses Buch präsentiert Fortschritte in der biomedizinischen Technologie. IoT und Machine Learning haben neue Ansätze im mobilen Gesundheitswesen...
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An Introduction to Image Classification From Designed Models to End-to-End Learning
Image classification is a critical component in computer vision tasks and has numerous applications. Traditional methods for image classification...
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Peak-Spektrogramm und Convolutional Neural Network-basierte Segmentierung und Klassifizierung für Phonokardiogramm-Signale
Herzerkrankungen sind eine der Hauptursachen für den Verlust von Menschenleben weltweit. Das Phonokardiogramm (PCG) liefert Informationen für die...
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Die Rolle des EEG als Neuro-Marker für Patienten mit Depression: Ein systematischer Überblick
Depressive Symptome können Gefühle der Melancholie, Interessenlosigkeit und Schwierigkeiten beim Erinnern und Konzentrieren umfassen. Die bestehenden...