Über das Werk
Pattern Recognition (ISBN: 9783030129385) ist ein wegweisendes Werk im Spannungsfeld zwischen Mustererkennung, maschinellem Lernen und kognitiven Prozessen. Der Titel veranschaulicht, wie Systeme lernen, wiederkehrende Strukturen in komplexen Daten zu identifizieren und daraus verlässliche Vorhersagen abzuleiten. In seiner historischen Bedeutung markiert er eine Brücke zwischen theoretischer Informatik und praktischer Anwendung, indem er Methoden, Modelle und Visionen zusammenführt, die heute zentrale Bausteine moderner KI bilden. (ISBN: 9783030129385)
Zusammenfassung
Dieses Werk bietet eine umfassende Erkundung der Mustererkennung als interdisziplinäres Feld. Es beleuchtet theoretische Grundlagen wie Merkmalsextraktion, Wahrscheinlichkeitsmodelle und Lernalgorithmen, während es gleichzeitig konkrete Anwendungen in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Biometrie und Robotik durchdringt. Durch eine klare Struktur, anschauliche Beispiele und vertiefende Diskussionen zeigt es, wie Mustererkennungsverfahren Daten in klare, nützliche Informationen übersetzen, welche Herausforderungen (Rauschen, Überanpassung, Skalierbarkeit) auftreten und welche innovativen Lösungsansätze aktuell erforscht werden. Leserinnen und Leser gewinnen so eine fundierte Orientierung von den Grundprinzipien bis hin zu modernen Trendthemen der KI-Forschung.
Über die Autoren
Thomas Brox, Andrés Bruhn und Mario Fritz bündeln ihre Expertise aus Computer Vision, maschinellem Lernen und intelligenter Systemforschung. Als ein Kerntrio zeichnet sich ihre kollektive Stärke durch eine Mischung aus theoretischer Tiefe und praxisnaher Umsetzung aus. Sie adressieren zentrale Fragestellungen der Mustererkennung mit einem klaren Blick auf Repräsentationen, Lernprozesse und Anwendungsdesign, wodurch das Werk sowohl Einsteigerinnen und Einsteigern als auch fortgeschrittenen Leserinnen und Lesern wertvolle Einsichten bietet.
Kurz gefasst
Pattern Recognition bietet eine fundierte, kreative und zugleich praxisnahe Auseinandersetzung mit der Erkennung von Mustern in Daten und deren transformative Wirkung auf Forschung und Anwendung – ein unverzichtbarer Kompass für jede/n, der/die die Zukunft intelligenter Systeme verstehen möchte.
2019, ISBN: 9783030129385
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer / Springer International Publishing / Springer, Berlin], [ED: Softcover], DE, This book constitutes the refereed proceedings of th… Mehr…
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Pattern Recognition / 40th German Conference, GCPR 2018, Stuttgart, Germany, October 9-12, 2018, Proceedings / Thomas Brox (u. a.) / Taschenbuch / Lecture Notes in Computer Science / xv / Englisch - Taschenbuch
2019, ISBN: 9783030129385
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer], 736, [GW: 1095g], [ED: Taschenbuch], DE, This book constitutes the refereed proceedings of the 40th German Conference on Pattern… Mehr…
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2015, ISBN: 9783030129385
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer, Springer], 235x155x40 mm, 736, [GW: 1095g], [ED: Taschenbuch], DE, Neuware - This book constitutes the refereed proceedings of th… Mehr…
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2018, ISBN: 9783030129385
This book constitutes the refereed proceedings of the 40th German Conference on Pattern Recognition, GCPR 2018, held in Stuttgart, Germany, in October 2018. The 48 revised full papers pre… Mehr…
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Brox, Thomas:
Pattern Recognition / 40th German Conference, GCPR 2018, Stuttgart, Germany, October 9-12, 2018, Proceedings / Thomas Brox (u. a.) / Taschenbuch / Lecture Notes in Computer Science / xv / Englisch - Taschenbuch2019, ISBN: 9783030129385
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2015
ISBN: 9783030129385
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer, Springer], 235x155x40 mm, 736, [GW: 1095g], [ED: Taschenbuch], DE, Neuware - This book constitutes the refereed proceedings of th… Mehr…
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
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Über das Werk
Pattern Recognition (ISBN: 9783030129385) ist ein wegweisendes Werk im Spannungsfeld zwischen Mustererkennung, maschinellem Lernen und kognitiven Prozessen. Der Titel veranschaulicht, wie Systeme lernen, wiederkehrende Strukturen in komplexen Daten zu identifizieren und daraus verlässliche Vorhersagen abzuleiten. In seiner historischen Bedeutung markiert er eine Brücke zwischen theoretischer Informatik und praktischer Anwendung, indem er Methoden, Modelle und Visionen zusammenführt, die heute zentrale Bausteine moderner KI bilden. (ISBN: 9783030129385)
Zusammenfassung
Dieses Werk bietet eine umfassende Erkundung der Mustererkennung als interdisziplinäres Feld. Es beleuchtet theoretische Grundlagen wie Merkmalsextraktion, Wahrscheinlichkeitsmodelle und Lernalgorithmen, während es gleichzeitig konkrete Anwendungen in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Biometrie und Robotik durchdringt. Durch eine klare Struktur, anschauliche Beispiele und vertiefende Diskussionen zeigt es, wie Mustererkennungsverfahren Daten in klare, nützliche Informationen übersetzen, welche Herausforderungen (Rauschen, Überanpassung, Skalierbarkeit) auftreten und welche innovativen Lösungsansätze aktuell erforscht werden. Leserinnen und Leser gewinnen so eine fundierte Orientierung von den Grundprinzipien bis hin zu modernen Trendthemen der KI-Forschung.
Über die Autoren
Thomas Brox, Andrés Bruhn und Mario Fritz bündeln ihre Expertise aus Computer Vision, maschinellem Lernen und intelligenter Systemforschung. Als ein Kerntrio zeichnet sich ihre kollektive Stärke durch eine Mischung aus theoretischer Tiefe und praxisnaher Umsetzung aus. Sie adressieren zentrale Fragestellungen der Mustererkennung mit einem klaren Blick auf Repräsentationen, Lernprozesse und Anwendungsdesign, wodurch das Werk sowohl Einsteigerinnen und Einsteigern als auch fortgeschrittenen Leserinnen und Lesern wertvolle Einsichten bietet.
Kurz gefasst
Pattern Recognition bietet eine fundierte, kreative und zugleich praxisnahe Auseinandersetzung mit der Erkennung von Mustern in Daten und deren transformative Wirkung auf Forschung und Anwendung – ein unverzichtbarer Kompass für jede/n, der/die die Zukunft intelligenter Systeme verstehen möchte.
Detailangaben zum Buch - Pattern Recognition
EAN (ISBN-13): 9783030129385
ISBN (ISBN-10): 3030129381
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2018
Herausgeber: Springer International Publishing
Buch in der Datenbank seit 2019-01-25T14:46:42+01:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-07-17T21:03:12+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783030129385
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-030-12938-1, 978-3-030-12938-5
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: brox, bruhn, thomas fritz
Titel des Buches: stuttgart, pattern recognition
Daten vom Verlag:
Autor/in: Thomas Brox; Andrés Bruhn; Mario Fritz
Titel: Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics; Lecture Notes in Computer Science; Pattern Recognition - 40th German Conference, GCPR 2018, Stuttgart, Germany, October 9-12, 2018, Proceedings
Verlag: Springer; Springer International Publishing
717 Seiten
Erscheinungsjahr: 2019-02-15
Cham; CH
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
XV, 717 p. 333 illus., 241 illus. in color.
BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Anwendungs-Software; Mustererkennung; Verstehen; artificial intelligence; classification; computer vision; estimation; image analysis; image coding; image processing; image quality; image reconstruction; image segmentation; imaging systems; motion estimation; neural networks; object recognition; pattern recognition; semantics; signal processing; Support Vector Machines (SVM); Automated Pattern Recognition; Computer Vision; Artificial Intelligence; Computer Communication Networks; Arithmetic and Logic Structures; Maschinelles Sehen, Bildverstehen; Künstliche Intelligenz; Netzwerk-Hardware; Computerhardware; EA
Topology-Based 3D Reconstruction of Mid-level Primitives in Man-Made Environments.- Associative Deep Clustering: Training a Classification Network with No Labels.- A Table Tennis Robot System Using An Industrial KUKA Robot Arm.- View-Aware Person Re-Identification.- MC2SLAM: Real-Time Inertial Lidar Odometry Using Two-Scan Motion Compensation.- An Analysis by Synthesis Approach for Automatic Vertebral Shape Identification in Clinical QCT.- Parcel Tracking in Large Camera Networks.- Segmentation of Head and Neck Organs at Risk Using CNN with Batch Dice Loss.- Detection of Mechanical Damages in Sawn Timber Using Convolutional Neural Networks.- Compressed-Domain Video Object Tracking Using Markov Random Fields with Graph Cuts Optimization.- Metric-Driven Learning of Correspondence Weighting for 2-D/3-D Image Registration.- Multi-view X-ray R-CNN.- Ex Paucis Plura: Learning Accordance Segmentation from Very Few Examples.- Domain Generalization with Domain-Specific Aggregation Modules.- X-GAN: Improving Generative Adversarial Networks with ConveX Combinations.- A Randomized Gradient-free Attack to ReLU Networks .- Cross and Learn: Cross-Modal Self-Supervision .- KS(conf): A Light-Weight Test if A ConvNet Operates Outside of Its Specifications.- Sublabel-accurate Convex Relaxation with Total Generalized Variation Regularization.- On the Integration of Optical Flow and Action Recognition.- Context-driven Multi-stream LSTM (M-LSTM) for Recognizing Fine-Grained Activity of Drivers.- 3D Fluid Flow Estimation with Integrated Particle Reconstruction.- NRST: Non-rigid Surface Tracking from Monocular Video.- Counting the Uncountable: Deep Semantic Density Estimation from Space .- Acquire, Augment, Segment and Enjoy: Weakly Supervised Instance Segmentation of Supermarket Products.- Vehicle Re-Identification in Context.- Low-Shot Learning of Plankton Categories.- Multimodal Dense Stereo Matching.- Deep Distance Transform to Segment Visually Indistinguishable Merged Objects.- Multi-class Cell Segmentation Using CNNs with F1-measure Loss Function.- Improved Semantic Stixels Via Multimodal Sensor Fusion.- Convolve, Attend and Spell: An Attention-based Sequence-to-Sequence Model for Handwritten Word Recognition.- Illumination Estimation Is Sufficient for Indoor-Outdoor Image Classification.- DeepKey: Towards End-to-End Physical Key Replication from a Single Photograph.- Deriving Neural Network Architectures Using Precision Learning: Parallel-to-fan Beam Conversion.- Detecting Face Morphing Attacks by Analyzing the Directed Distances of Facial Landmarks Shifts.- KloudNet: Deep Learning for Sky Image Analysis and Irradiance Forecasting.- Learning Style Compatibility for Furniture.- Temporal Interpolation as An Unsupervised Pretraining Task for Optical Flow Estimation.- Decoupling Respiratory and Angular Variation in Rotational X-ray Scans Using a Prior Bilinear Model.- Inference, Learning and Attention Mechanisms that Exploit and Preserve Sparsity in CNNs.- End-to-endLearning of Deterministic Decision Trees.- Taming the Cross Entropy Loss.- Supervised Deep Kriging for Single-Image Super-Resolution.- Information-Theoretic Active Learning for Content-Based Image Retrieval.- AFSI: Adaptive Restart for Fast Semi-Iterative Schemes for Convex Optimization.- Invexity Preserving Transformations for Projection Free Optimization with Sparsity Inducing Non-Convex Constraints.- Unsupervised Label Learning on Manifolds by Spatially Regularized Geometric Assignment.Weitere, andere Bücher, die diesem Buch sehr ähnlich sein könnten:
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