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Über das Werk

Mustererkennung 1999 (ISBN: 9783540663812) bietet einen historischen Blick auf die frühen Ansätze und Entwicklungen der Mustererkennung in der Informatik. Das Werk dokumentiert wichtige Konzepte, Methoden und Anwendungsfelder, die in der späten 1990er-Jahre die Forschung und Praxis prägten. Es ist ein Momentaufnehme des Feldes, das Brücken zwischen theoretischen Modellen und konkreten Anwendungen schlug und so eine relevante Referenz für Studierende, Forschende und Praxisorientierte bildet.

Zusammenfassung

Der Band führt systematisch durch zentrale Fragestellungen der Mustererkennung: von klassischen Verfahren wie Merkmalsrepräsentationen, Clustering und Klassifikation bis hin zu fortgeschrittenen Ansätzen im Bereich der neuronalen Netze und statistischer Modelle. Leserinnen und Leser erhalten eine klare Darstellung der Algorithmen, ihrer Vor- und Nachteile sowie realer Einsatzszenarien. Durch illustrative Beispiele, Diagramme und praxisnahe Fallstudien wird der Weg von der theoretischen Idee zur implementierbaren Lösung nachgezeichnet, wodurch das Buch sowohl Grundlagenverständnis als auch Anwendungsorientierung stärkt.

Über die Autoren

Die Autoren Wolfgang Förstner, Joachim M. Buhmann, Annett Faber und Petko Faber bündeln eine starke kollektive Expertise aus Theorie, Anwendungen und Lehre. Besonders hervorzuheben ist die Zusammenarbeit von Förstner und Buhmann, deren Forschungsschwerpunkte prägende Impulse für die Mustererkennung liefern. Gemeinsam gelingt es ihnen, komplexe Konzepte verständlich aufzubereiten und sowohl akademische als auch praxisnahe Perspektiven zu integrieren.

Kurz gefasst

Mustererkennung 1999 bietet eine kompakte, fachlich fundierte Einführung und Fortbildung in einem Schlüsseldisziplinfeld der Informatik. Es verbindet theoretische Tiefe mit praktischen Hinweisen und bleibt damit eine nützliche Referenz für Einsteigerinnen und Fortgeschrittene gleichermaßen.

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Die DAGM '99 steht unter dem Thema "Interpretation natürlicher Szenen: Von der medizinischen Bildverarbeitung bis zur Fernerkundung" . Dieses Motto greift aktuelle Entwicklungen in der Mu… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Mustererkennung 1999
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

3540663819

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Über das Werk

Mustererkennung 1999 (ISBN: 9783540663812) bietet einen historischen Blick auf die frühen Ansätze und Entwicklungen der Mustererkennung in der Informatik. Das Werk dokumentiert wichtige Konzepte, Methoden und Anwendungsfelder, die in der späten 1990er-Jahre die Forschung und Praxis prägten. Es ist ein Momentaufnehme des Feldes, das Brücken zwischen theoretischen Modellen und konkreten Anwendungen schlug und so eine relevante Referenz für Studierende, Forschende und Praxisorientierte bildet.

Zusammenfassung

Der Band führt systematisch durch zentrale Fragestellungen der Mustererkennung: von klassischen Verfahren wie Merkmalsrepräsentationen, Clustering und Klassifikation bis hin zu fortgeschrittenen Ansätzen im Bereich der neuronalen Netze und statistischer Modelle. Leserinnen und Leser erhalten eine klare Darstellung der Algorithmen, ihrer Vor- und Nachteile sowie realer Einsatzszenarien. Durch illustrative Beispiele, Diagramme und praxisnahe Fallstudien wird der Weg von der theoretischen Idee zur implementierbaren Lösung nachgezeichnet, wodurch das Buch sowohl Grundlagenverständnis als auch Anwendungsorientierung stärkt.

Über die Autoren

Die Autoren Wolfgang Förstner, Joachim M. Buhmann, Annett Faber und Petko Faber bündeln eine starke kollektive Expertise aus Theorie, Anwendungen und Lehre. Besonders hervorzuheben ist die Zusammenarbeit von Förstner und Buhmann, deren Forschungsschwerpunkte prägende Impulse für die Mustererkennung liefern. Gemeinsam gelingt es ihnen, komplexe Konzepte verständlich aufzubereiten und sowohl akademische als auch praxisnahe Perspektiven zu integrieren.

Kurz gefasst

Mustererkennung 1999 bietet eine kompakte, fachlich fundierte Einführung und Fortbildung in einem Schlüsseldisziplinfeld der Informatik. Es verbindet theoretische Tiefe mit praktischen Hinweisen und bleibt damit eine nützliche Referenz für Einsteigerinnen und Fortgeschrittene gleichermaßen.

Detailangaben zum Buch - Mustererkennung 1999


EAN (ISBN-13): 9783540663812
ISBN (ISBN-10): 3540663819
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 1999
Herausgeber: Springer Berlin

Buch in der Datenbank seit 2007-10-25T13:03:03+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-04-21T14:30:23+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 3540663819

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-66381-9, 978-3-540-66381-2
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: faber joachim, förstner, forstner, faber anne, bühmann, wolfgang buhmann
Titel des Buches: mustererkennung, dagm symposium, 1999, bonn, september

Daten vom Verlag:

Autor/in: Wolfgang Förstner
Titel: Informatik aktuell; Mustererkennung 1999 - 21. DAGM-Symposium Bonn, 15.–17. September 1999
Verlag: Springer; Springer Berlin
422 Seiten
Erscheinungsjahr: 1999-09-08
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Deutsch
56,53 € (DE)

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Anwendungs-Software; Maschinelles Sehen, Bildverstehen; Verstehen; 3D-Geometrie; Algorithmen; Bildverarbeitung; Data Mining; Detektion; Hidden Markov Model; Markov Model; Musterekennung; Mustererkennung; Objekterkennung; Schrifterkennung; Segmentierung; Spracherkennung; Sprachverarbeitung; statistische Verfahren; Computer Vision; Automated Pattern Recognition; Mustererkennung; EA

Session 1.- Knowledge Discovery in Spatial Databases (Eingeladener Vortrag).- Session 2: Künstliche Intelligenz und Mustererkennung.- Collaborative Multi-Robot Localization.- A Hierarchical Neural Object Classifier for Subsymbolic-Symbolic Coupling.- Eine flexible Architektur für Fahrerassistenzsysteme.- Postersession 1.- Auswahl von Kameraaktionen zur wissensbasierten Szenenexploration.- Inhomogene Pseudo 2-dimensionale HMM und hierarchische Suchraumbeschränkung zur off-line Fließschrifterkennung.- CAD-basierte Objekterkennung für ein multisensorielles Meßsystem.- Vergleich verschiedener statistischer Modellierungsverfahren für die On- und Off-Line Handschrifterkennung.- Walking Pedestrian Detection and Classification.- Traffic Sign Recognition Revisited.- Plenoptic Modeling and Rendering from Image Sequences Taken by Hand-Held Camera.- Automatic Extraction of Deciduous Trees from High Resolution Aerial Imagery.- Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells.- Pattern Recognition Combining Feature- and Pixel-Based Classification Within a Real World Application.- Bildverarbeitungsalgorithmus zur Vermessung der 3D-Kopfposition und der Blickrichtung eines Menschen.- Session 3.- Cooperative Distributed Vision: Dynamic Integration of Visual Perception, Action, and Communication (Eingeladener Vortrag).- Session 4: Merkmalsextraktion.- Reguin-Based Image Retrieval (Eingeladener Vortrag).- Invariante Objekterkennung mit lokaler Fast-Fourier Mellin Transformation.- Corner-Preserving Anisotropie Diffusion and Junction Detection Using the Structure Tensor.- Session 5: Grundlagen.- Parameterlose Kontursegmentierung.- Fast Estimation of Invariant Features.- Analyse initialer Positionsschätzungen bei der Bildfolgenauswertung.-Postersession 2.- Monokulare Rekonstruktion unter Orthogonalitätsvoraussetzungen.- Discriminative Training of Gaussian Mixtures for Image Object Recognition.- Uncertain Neighborhood Relations of Point Sets and Fuzzy Delaunay Triangulation.- Intraoperative Image Correction Using a Biomechanical Model of the Human Head with Different Material Properties.- Dominating Opponent Inhibition of On and Off Pathways for Robust Contrast Detection.- A Total Least Squares Framework for Low-Level Analysis of Dynamic Scenes and Processes.- Schnelle Berechnung von 2D-FIR-Filteroperationen mittels FPGA-Koprozessor microEnable.- Detektion und Bestimmung des Abstandes von Straßenfahrzeugen in großer Entfernung.- Anwendung schneller diskreter Spektraltransformationen zur translationsinvarianten Merkmalsgewinnung.- Vollständige Fehlerfortpflanzung einer Kamera- und Hand-Auge-Kalibrierung.- 3D-Vermessung der regionalen Wandverdickung des Herzmuskels in 3D-Echokardiographiesequenzen.- Session 6: Bildfolgen.- Robuste Bewegungsschätzung in planaren Welten aus monokularen Bildsequenzen.- Bewegung als intrinsische Geometrie von Bildfolgen.- Differential Range Flow Estimation.- Räumlich-zeitliche Berechnung des optischen Flusses mit nichtlinearen flußabhängigen Glattheitstermen.- Session 7: Statistische Verfahren.- Stochastic Modelling: From Pattern Classification to Speech Recognition and Language Translation (Eingeladener Vortrag).- Disambiguation of Utterances by Visual Context Information.- Gesichtserkennung mit Hidden Markov Modellen.- Session 8: Anwendungen.- Dynamische Verkehrslageklassifikation zur automatischen Generierung von Verkehrsmeldungen.- Visualisation of Conceptual Descriptions Derived from Image Sequences.- Analysis of Morphodynamical Processes with a Nautical X-BandRadar.- Zeitliche Analyse der Angiogenese im extraembryonalen Gefäßsystem des Hühnerembryos.- Session 9: 3D-Geometrie.- Bestimmung und Korrektur radialsymmetrischer Verzeichnungen in digitalen Einzelbildern.- Metrischer Trifokaltensor für die Auswertung von Bildfolgen.- 3D-Reconstruction of Faces: Combining Stereo with Class-Based Knowledge.- Robust Calibration and 3D Geometric Modeling from Large Collections of Uncalibrated Images.- Autorenverzeichnis.

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