Rozpoznawanie obrazów - Malina Witold, Smiatacz Maciej - 5 ofert

Liczba ofert: 5.
Książkę Rozpoznawanie obrazów można najtaniej kupić w sklepie internetowym nieprzeczytane.pl za jedyne 29.57zł.
Średnia cena książki Rozpoznawanie obrazów wynosi 32.026000zł.

Cena: 29.57 zł
Sklep: nieprzeczytane.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów | za 29.57 zł w księgarni nieprzeczytane.pl
W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczen...

zobacz więcej informacji

Cena: 29.57 zł
Sklep: nieprzeczytane.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów | za 29.57 zł w księgarni nieprzeczytane.pl
Wydawca: Exit
Kategoria: Technika/Maszyny. Narzędzia. Urządzenia. Automatyka
ISBN: 9788360434734
Waga: 0.2300 kg
Rok wydania: b/d

W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczenia. Dużo miejsca poświęcono zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej w rozpoznawaniu obrazów, gdzie opisano nowe sformułowania kryterium Fishera dwuklasowego i wieloklasowego. Przeprowadzono szeroką dyskusję różnych przypadków szczególnych, które wynikają z wymienionych kryteriów. Następnie opisano iteracyjną metodę uczenia klasyfikatora ze szczególnym zwróceniem uwagi na praktyczne znaczenie algorytmu uczenia optymalnego dla klasyfikatorów liniowych i nieliniowych. Alternatywnym podejściem do uczenia iteracyjnego jest zastosowanie klasyfikatorów minimalnoodległościowych. Na przykładach zilustrowano graficznie tworzone obszary decyzyjne i przeprowadzono dyskusję własności różnych metryk. Ostatni rozdział poświęcony jest metodom uczenia i klasyfikacji obrazów o strukturze macierzowej (np. w postaci bitmap). Opisano adaptację trzech grup metod (SDF, Fishera, Watanabego) do uczenia i klasyfikacji takich obrazów. Przeprowadzone eksperymenty wypadły pomyślnie i zachęcają do dalszych badań. Książka jest przeznaczona dla studentów informatyki i automatyki oraz szerokiego grona pracowników naukowych i doktorantów zainteresowanych rozpoznawaniem obrazów. Wstęp Wykaz ważniejszych oznaczeń 1. Wprowadzenie do teorii systemów rozpoznających 1.1. Klasyfikacja systemów rozpoznających 1.2. Model matematyczny klasyfikatora obrazów 1.3. Struktury klasyfikatorów 1.4. Kryteria jakości klasyfikacji 2. Klasyfikatory statystyczne 2.1. Wpływ informacji wstępnej na wybór metody uczenia 2.2. Klasyfikatory binarne 2.3. Klasyfikatory obrazów o rozkładach normalnych 2.4. Klasyfikatory k-najbliższych sąsiadów (kNN) 3. Metody analizy dyskryminacyjnej 3.1. Wstęp 3.2. Dwuklasowe kryterium Fishera 3.3. Wieloklasowe kryterium Fishera 3.4. Sekwencyjny algorytm uczenia i klasyfikacji 3.5. Uogólniony algorytm separacji klas 3.6. Wyniki eksperymentów 4. Problemy uczenia klasyfikatorów liniowych 4.1. Zasady formułowania zadania 4.2. Algorytm znajdowania miejsca minimum 4.3. Miara jakości algorytmów 4.4. Wybrane algorytmy uczenia 4.5. Algorytmy uczenia i klasyfikacji, gdy liczba klas L>2 4.6. Zakończenie 5. Klasyfikatory minimalnoodległościowe 5.1. Wprowadzenie 5.2. Przykłady klasyfikatorów 5.3. Dyskusja własności metryk 6. Macierzowe struktury danych w rozpoznawaniu obrazów 6.1. Wprowadzenie 6.2. Modyfikacje struktur danych 6.3. Zastosowanie funkcji samopodobieństwa do uczenia klasyfikatora 6.4. Kryterium Fishera dla danych macierzowych 6.5. Metoda Watanabego 6.6. Zakończenie Literatura Załącznik

KUP TERAZ

Cena: 29.59 zł
Sklep: dadada.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów za 29.59 zł w księgarni dadada.pl
W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczen...

zobacz więcej informacji

Cena: 29.59 zł
Sklep: dadada.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów za 29.59 zł w księgarni dadada.pl
Wydawca: Exit
Kategoria: Mechatronika
ISBN: 9788360434734
Waga: b/d kg
Rok wydania: b/d

W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczenia. Dużo miejsca poświęcono zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej w rozpoznawaniu obrazów, gdzie opisano nowe sformułowania kryterium Fishera dwuklasowego i wieloklasowego. Przeprowadzono szeroką dyskusję różnych przypadków szczególnych, które wynikają z wymienionych kryteriów. Następnie opisano iteracyjną metodę uczenia klasyfikatora ze szczególnym zwróceniem uwagi na praktyczne znaczenie algorytmu uczenia optymalnego dla klasyfikatorów liniowych i nieliniowych. Alternatywnym podejściem do uczenia iteracyjnego jest zastosowanie klasyfikatorów minimalnoodległościowych. Na przykładach zilustrowano graficznie tworzone obszary decyzyjne i przeprowadzono dyskusję własności różnych metryk. Ostatni rozdział poświęcony jest metodom uczenia i klasyfikacji obrazów o strukturze macierzowej (np. w postaci bitmap). Opisano adaptację trzech grup metod (SDF, Fishera, Watanabego) do uczenia i klasyfikacji takich obrazów. Przeprowadzone eksperymenty wypadły pomyślnie i zachęcają do dalszych badań. Książka jest przeznaczona dla studentów informatyki i automatyki oraz szerokiego grona pracowników naukowych i doktorantów zainteresowanych rozpoznawaniem obrazów. Wstęp Wykaz ważniejszych oznaczeń 1. Wprowadzenie do teorii systemów rozpoznających 1.1. Klasyfikacja systemów rozpoznających 1.2. Model matematyczny klasyfikatora obrazów 1.3. Struktury klasyfikatorów 1.4. Kryteria jakości klasyfikacji 2. Klasyfikatory statystyczne 2.1. Wpływ informacji wstępnej na wybór metody uczenia 2.2. Klasyfikatory binarne 2.3. Klasyfikatory obrazów o rozkładach normalnych 2.4. Klasyfikatory k-najbliższych sąsiadów (kNN) 3. Metody analizy dyskryminacyjnej 3.1. Wstęp 3.2. Dwuklasowe kryterium Fishera 3.3. Wieloklasowe kryterium Fishera 3.4. Sekwencyjny algorytm uczenia i klasyfikacji 3.5. Uogólniony algorytm separacji klas 3.6. Wyniki eksperymentów 4. Problemy uczenia klasyfikatorów liniowych 4.1. Zasady formułowania zadania 4.2. Algorytm znajdowania miejsca minimum 4.3. Miara jakości algorytmów 4.4. Wybrane algorytmy uczenia 4.5. Algorytmy uczenia i klasyfikacji, gdy liczba klas L>2 4.6. Zakończenie 5. Klasyfikatory minimalnoodległościowe 5.1. Wprowadzenie 5.2. Przykłady klasyfikatorów 5.3. Dyskusja własności metryk 6. Macierzowe struktury danych w rozpoznawaniu obrazów 6.1. Wprowadzenie 6.2. Modyfikacje struktur danych 6.3. Zastosowanie funkcji samopodobieństwa do uczenia klasyfikatora 6.4. Kryterium Fishera dla danych macierzowych 6.5. Metoda Watanabego 6.6. Zakończenie Literatura Załącznik

KUP TERAZ

Cena: 31.50 zł
Sklep: gandalf.com.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów Witold Malina ! za 31.50 zł w księgarni gandalf.com.pl
- najszybsza wysyłka! - najszybsza wysyłka!

zobacz więcej informacji

Cena: 31.50 zł
Sklep: gandalf.com.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów Witold Malina ! za 31.50 zł w księgarni gandalf.com.pl
Wydawca: Exit
Kategoria: Książki, nauki ścisłe
ISBN: 9788360434734
Waga: b/d kg
Rok wydania: b/d

- najszybsza wysyłka!

KUP TERAZ

Cena: 31.52 zł
Sklep: profit24.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów | ZAKŁADKA GRATIS DO KAÅ»DEGO ZAMÓWIENIA za 31.52 zł w księgarni profit24.pl
W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczen...

zobacz więcej informacji

Cena: 31.52 zł
Sklep: profit24.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów | ZAKŁADKA GRATIS DO KAÅ»DEGO ZAMÓWIENIA za 31.52 zł w księgarni profit24.pl
Wydawca: Exit
Kategoria: Technika/Maszyny. Narzędzia. Urządzenia. Automatyka
ISBN: 9788360434734
Waga: 0.2300 kg
Rok wydania: b/d

W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczenia. Dużo miejsca poświęcono zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej w rozpoznawaniu obrazów, gdzie opisano nowe sformułowania kryterium Fishera dwuklasowego i wieloklasowego. Przeprowadzono szeroką dyskusję różnych przypadków szczególnych, które wynikają z wymienionych kryteriów. Następnie opisano iteracyjną metodę uczenia klasyfikatora ze szczególnym zwróceniem uwagi na praktyczne znaczenie algorytmu uczenia optymalnego dla klasyfikatorów liniowych i nieliniowych. Alternatywnym podejściem do uczenia iteracyjnego jest zastosowanie klasyfikatorów minimalnoodległościowych. Na przykładach zilustrowano graficznie tworzone obszary decyzyjne i przeprowadzono dyskusję własności różnych metryk. Ostatni rozdział poświęcony jest metodom uczenia i klasyfikacji obrazów o strukturze macierzowej (np. w postaci bitmap). Opisano adaptację trzech grup metod (SDF, Fishera, Watanabego) do uczenia i klasyfikacji takich obrazów. Przeprowadzone eksperymenty wypadły pomyślnie i zachęcają do dalszych badań. Książka jest przeznaczona dla studentów informatyki i automatyki oraz szerokiego grona pracowników naukowych i doktorantów zainteresowanych rozpoznawaniem obrazów. Wstęp Wykaz ważniejszych oznaczeń 1. Wprowadzenie do teorii systemów rozpoznających 1.1. Klasyfikacja systemów rozpoznających 1.2. Model matematyczny klasyfikatora obrazów 1.3. Struktury klasyfikatorów 1.4. Kryteria jakości klasyfikacji 2. Klasyfikatory statystyczne 2.1. Wpływ informacji wstępnej na wybór metody uczenia 2.2. Klasyfikatory binarne 2.3. Klasyfikatory obrazów o rozkładach normalnych 2.4. Klasyfikatory k-najbliższych sąsiadów (kNN) 3. Metody analizy dyskryminacyjnej 3.1. Wstęp 3.2. Dwuklasowe kryterium Fishera 3.3. Wieloklasowe kryterium Fishera 3.4. Sekwencyjny algorytm uczenia i klasyfikacji 3.5. Uogólniony algorytm separacji klas 3.6. Wyniki eksperymentów 4. Problemy uczenia klasyfikatorów liniowych 4.1. Zasady formułowania zadania 4.2. Algorytm znajdowania miejsca minimum 4.3. Miara jakości algorytmów 4.4. Wybrane algorytmy uczenia 4.5. Algorytmy uczenia i klasyfikacji, gdy liczba klas L>2 4.6. Zakończenie 5. Klasyfikatory minimalnoodległościowe 5.1. Wprowadzenie 5.2. Przykłady klasyfikatorów 5.3. Dyskusja własności metryk 6. Macierzowe struktury danych w rozpoznawaniu obrazów 6.1. Wprowadzenie 6.2. Modyfikacje struktur danych 6.3. Zastosowanie funkcji samopodobieństwa do uczenia klasyfikatora 6.4. Kryterium Fishera dla danych macierzowych 6.5. Metoda Watanabego 6.6. Zakończenie Literatura Załącznik

KUP TERAZ

Cena: 37.95 zł
Sklep: mestro.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów za 37.95 zł w księgarni mestro.pl
W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczen...

zobacz więcej informacji

Cena: 37.95 zł
Sklep: mestro.pl
Kup teraz Rozpoznawanie obrazów za 37.95 zł w księgarni mestro.pl
Wydawca: Exit
Kategoria: Technika/Maszyny. Narzędzia. Urządzenia. Automatyka
ISBN: 9788360434734
Waga: 0.2300 kg
Rok wydania: b/d

W książce przedstawiono teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie rozpoznawania obrazów. Opisano klasyfikatory statystyczne i metody ich uczenia. Dużo miejsca poświęcono zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej w rozpoznawaniu obrazów, gdzie opisano nowe sformułowania kryterium Fishera dwuklasowego i wieloklasowego. Przeprowadzono szeroką dyskusję różnych przypadków szczególnych, które wynikają z wymienionych kryteriów. Następnie opisano iteracyjną metodę uczenia klasyfikatora ze szczególnym zwróceniem uwagi na praktyczne znaczenie algorytmu uczenia optymalnego dla klasyfikatorów liniowych i nieliniowych. Alternatywnym podejściem do uczenia iteracyjnego jest zastosowanie klasyfikatorów minimalnoodległościowych. Na przykładach zilustrowano graficznie tworzone obszary decyzyjne i przeprowadzono dyskusję własności różnych metryk. Ostatni rozdział poświęcony jest metodom uczenia i klasyfikacji obrazów o strukturze macierzowej (np. w postaci bitmap). Opisano adaptację trzech grup metod (SDF, Fishera, Watanabego) do uczenia i klasyfikacji takich obrazów. Przeprowadzone eksperymenty wypadły pomyślnie i zachęcają do dalszych badań. Książka jest przeznaczona dla studentów informatyki i automatyki oraz szerokiego grona pracowników naukowych i doktorantów zainteresowanych rozpoznawaniem obrazów. Wstęp Wykaz ważniejszych oznaczeń 1. Wprowadzenie do teorii systemów rozpoznających 1.1. Klasyfikacja systemów rozpoznających 1.2. Model matematyczny klasyfikatora obrazów 1.3. Struktury klasyfikatorów 1.4. Kryteria jakości klasyfikacji 2. Klasyfikatory statystyczne 2.1. Wpływ informacji wstępnej na wybór metody uczenia 2.2. Klasyfikatory binarne 2.3. Klasyfikatory obrazów o rozkładach normalnych 2.4. Klasyfikatory k-najbliższych sąsiadów (kNN) 3. Metody analizy dyskryminacyjnej 3.1. Wstęp 3.2. Dwuklasowe kryterium Fishera 3.3. Wieloklasowe kryterium Fishera 3.4. Sekwencyjny algorytm uczenia i klasyfikacji 3.5. Uogólniony algorytm separacji klas 3.6. Wyniki eksperymentów 4. Problemy uczenia klasyfikatorów liniowych 4.1. Zasady formułowania zadania 4.2. Algorytm znajdowania miejsca minimum 4.3. Miara jakości algorytmów 4.4. Wybrane algorytmy uczenia 4.5. Algorytmy uczenia i klasyfikacji, gdy liczba klas L>2 4.6. Zakończenie 5. Klasyfikatory minimalnoodległościowe 5.1. Wprowadzenie 5.2. Przykłady klasyfikatorów 5.3. Dyskusja własności metryk 6. Macierzowe struktury danych w rozpoznawaniu obrazów 6.1. Wprowadzenie 6.2. Modyfikacje struktur danych 6.3. Zastosowanie funkcji samopodobieństwa do uczenia klasyfikatora 6.4. Kryterium Fishera dla danych macierzowych 6.5. Metoda Watanabego 6.6. Zakończenie Literatura Załącznik

KUP TERAZ

Wstęp 1. Modele dynamiki 2. Układ wahadła na wózku - model analiz porównawczych 3. Identyfikacja modelu układu wahadła na wózku dedykowana ste...

Porównaj ceny

- najszybsza wysyłka! - najszybsza wysyłka!

Porównaj ceny

Książka zawiera przystÄ™pne omówienie aspektów wytwarzania, przygotowania, przesyÅ‚ania i wykorzystania sprężonego powietrza oraz strategii zwiÄ...

Porównaj ceny

Wstęp 1. Dane, informacje i wiedza 1.1. Dane 1.2. Informacje 1.3. Wiedza 1.4. Podsumowanie 2. Wprowadzenie do ontologii 2.1. Czym są ontologie 2...

Porównaj ceny

Tytuł książki określa jej treść, obejmującą rozważania dotyczące: - teoretycznych koncepcji opisujących determinanty kształtowania się po...

Porównaj ceny

Wstęp 1. Modele dynamiki 2. Układ wahadła na wózku - model analiz porównawczych 3. Identyfikacja modelu układu wahadła na wózku dedykowana ste...

Porównaj ceny

Lista skrótów 1. Wprowadzenie 2. Dwumaszynowy problem przepływowy z minimalizacją sumy kosztów 3. Problem przepływowy z minimalizacją sumy k...

Porównaj ceny

SPIS TREŚCI 1. Wstęp 2. Epidemiologia chorób nowotworowych w Polsce i na świecie 2.1. Zachorowalność, umieralność wśród dorosłych w Polsc...

Porównaj ceny

Książka zawiera przystÄ™pne omówienie aspektów wytwarzania, przygotowania, przesyÅ‚ania i wykorzystania sprężonego powietrza oraz strategii zwiÄ...

Porównaj ceny

- najszybsza wysyłka! - najszybsza wysyłka!

Porównaj ceny