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

OSZCZĘDZASZ 4,75 ZŁ

okładka

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

10% taniej
  • Autor:Janusz Bobulski
  • Wydawnictwo:Exit
  • Cena detaliczna:42,50 zł
  • Najniższa cena: 42,50 zł
Inpost Paczkomaty 24/712,99 zł
Kurier Inpost12,99 zł
Kurier FedEx13,99 zł
ORLEN paczka8,99 zł
Odbiór osobisty0 zł

Przy płatności za pobraniem do ceny wysyłki należy doliczyć5,00 zł

Wysyłka zagraniczna

Dostępność: 1-2 dni robocze

OPIS

SPIS TREŚCI
1. Wprowadzenie 2. Charakterystyka metod rozpoznawania wzorców
2.1. Budowa systemów rozpoznawania wzorców 2.2. Statystyczne metody klasyfikacji wzorców 2.3. Problem wymiarowości w statystycznych metodach rozpoznawania wzorców
3. Ekstrakcja cech wzorców za pomocą transformacji obrazów
3.1. Transformacja Fouriera 3.2. Transformacja falkowa 3.3. Metoda komponentów głównych 3.4. Transformacja Radona 3.5. Transformacja Hougha
4. Wprowadzenie do ukrytych modeli Markowa
4.1. Łańcuch i proces Markowa 4.2. Ukryte modele Markowa 4.3. Parametry i topologie modeli Markowa 4.4. Tworzenie systemu rozpoznawania wzorca na bazie UMM 4.5. Definiowanie prototypowych modeli UMM 4.6. Estymacja parametrów ukrytych modeli Markowa 4.7. Testowanie modeli 4.8. Przykłady UMM
5. Dwuwymiarowy ukryty model Markowa z danymi dwuwymiarowymi
5.1. Założenia konstrukcji 2D UMM dla danych dwuwymiarowych 5.2. Struktura 2D UMM dla danych dwuwymiarowych 5.3. Estymacja parametrów ukrytych modeli Markowa 5.4. Prawdopodobieństwo wygenerowania obserwacji
6. Eksperymentalne potwierdzenie poprawności dwuwymiarowych ukrytych modeli Markowa z danymi dwuwymiarowymi
6.1. Charakterystyka danych eksperymentalnych 6.2. Wybór transformaty do ekstrakcji cech 6.3. Wybór funkcji falkowej 6.4. Dobór podstawowych parametrów 2D UMM 6.5. Badanie poprawności rozpoznawania wzorca metodą 2D UMM 6.6. Porównanie metod rozpoznawania wzorca 6.7. Wpływ rozmiaru obrazu wzorca na poprawność rozpoznania 6.8. Wpływ progu błędu uczenia na poprawność rozpoznania i czas uczenia
7. Zastosowanie 2D UMM w systemach rozpoznawania wzorców
7.1. Metody oceny i porównywania meto rozpoznawania wzorca 7.2. Rozpoznawanie znaków drogowych 7.3. Identyfikacja osób na podstawie obrazu 2D twarzy 7.4. Multimodalne rozpoznawanie twarzy 7.5. System rozpoznawania twarzy z przetwarzaniem równoległym 7.6. Identyfikacja osób na podstawie asymetrii twarzy 3D 7.7. Metoda identyfikacji osób na podstawie fragmentu wzorca tęczówki oka
Podsumowanie Literatura Spis rysunków Spis tabel

DODATKOWE INFORMACJE

  • Format:165x235 mm
  • Liczba stron:202
  • Oprawa:miękka
  • ISBN-13:9788378370659
  • Data wydania:19 czerwiec 2021
  • Numer katalogowy:489985

PRODUKT NALEŻY DO KATEGORII

RECENZJEjak działają recenzje?

Lista recenzji jest pusta

DOSTAWA

DARMOWA dostawa powyżej 299 zł!

Realizacja dostaw poprzez:

  • ups
  • paczkomaty
  • ruch
  • poczta

OPINIE

Nasza strona używa plików cookies, w celu ułatwienia Ci zakupów. Więcej informacji znajdziesz w polityce prywatności

© 2006-2024 Gildia Internet Services Sp. z o.o. and 2017-2024 Prószyński Media Sp z o.o. PgSearcher