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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1181326249 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Efficient Algorithms for Large-Scale Correspondence Problems in Computer Vision / Frank Thomas Steinbrücker ; Gutachter: Daniel Cremers, Bastian Goldlücke ; Betreuer: Daniel Cremers |
| Person(en) |
Steinbrücker, Frank Thomas (Verfasser) Cremers, Daniel (Akademischer Betreuer) Cremers, Daniel (Gutachter) Goldlücke, Bastian (Gutachter) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der TU München |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Technische Universität München, 2019 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190114-1449098-1-8 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190114-1449098-1-8 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Computer vision* ; Letters* ; Motion* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.37 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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