Rozpoznawanie wzorców 2D i 3D na obrazach cyfrowych za pomocą ukrytych modeli Markowa

Rozpoznawanie wzorców 2D i 3D na obrazach cyfrowych za pomocą ukrytych modeli Markowa

1 opinia

Format:

ibuk

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

6,15

Wypożycz na 24h i opłać sms-em

30,00

cena zawiera podatek VAT

ZAPŁAĆ SMS-EM

Rozpoznawanie wzorców jest działem sztucznej inteligencji zajmującym się klasyfikacją obserwacji. Celem rozpoznawania jest klasyfikowanie danych (wzorców) na podstawie wiedzy a priori lub na podstawie informacji statystycznych uzyskanych z wzorca. Wzorce są zazwyczaj zbiorem obserwacji lub pomiarów. Wśród szerokiej gamy metod rozpoznawania wzorców można wyróżnić metody statystyczne. W przeciwieństwie do metod probabilistycznych wykorzystujących prawdopodobieństwo a priori, metody statystyczne wykorzystują reguły decyzyjne ze zbiorem uczącym złożonym z obiektów, dla których znany jest wektor cech i etykieta klasy wzorca. Jedną z wielu metod rozpoznawania wzorca są ukryte modele Markowa (UMM).


Liczba stron202
WydawcaAkademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Andrzej Lang
ISBN-13978-83-7837-584-5
Numer wydania1
Język publikacjipolski
Informacja o sprzedawcyRavelo Sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

RozwińZwiń
W celu zapewnienia wysokiej jakości świadczonych przez nas usług, nasz portal internetowy wykorzystuje informacje przechowywane w przeglądarce internetowej w formie tzw. „cookies”. Poruszając się po naszej stronie internetowej wyrażasz zgodę na wykorzystywanie przez nas „cookies”. Informacje o przechowywaniu „cookies”, warunkach ich przechowywania i uzyskiwania dostępu do nich znajdują się w Regulaminie.

Nie pokazuj więcej tego powiadomienia