Gaussian mixture trees for one class classification in automated visual inspection
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Fakultät für Informatik – Institut für Anthropomatik (IFA) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2017 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-319-59875-8 ISSN: 0302-9743, 1611-3349 KITopen-ID: 1000072267 |
| Erschienen in | ICIAR 2017 : Image Analysis and Recognition : Proceedings of the 14th International Conference, Montreal, Canada, 5th - 7th July 2017. Ed.: F. Karray |
| Verlag | Springer |
| Seiten | 341-351 |
| Serie | Lecture notes in computer science ; 10317 |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions |