Mustererkennung mit Markov-Modellen: Theorie - Praxis - Anwendungsgebiete
Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
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Mustererkennung mit Markov-Modellen: Theorie - Praxis - Anwendungsgebiete
Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
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Mustererkennung mit Markov-Modellen: Theorie - Praxis - Anwendungsgebiete

Mustererkennung mit Markov-Modellen: Theorie - Praxis - Anwendungsgebiete

by Gernot A. Fink
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by Gernot A. Fink

Paperback(2003)

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Overview

Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.

Product Details

ISBN-13: 9783519004530
Publisher: Vieweg+Teubner Verlag
Publication date: 10/06/2003
Series: XLeitfäden der Informatik
Edition description: 2003
Pages: 233
Product dimensions: 6.69(w) x 9.45(h) x 0.02(d)
Language: German

About the Author

Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld

Table of Contents

1 Einleitung.- 1.1 Thematischer Kontext.- 1.2 Funktionsprinzipien von Markov-Modellen.- 1.3 Zielsetzung und Aufbau.- 2 Anwendungen.- 2.1 Sprache.- 2.2 Schrift.- 2.3 Biologische Sequenzen.- 2.4 Ausblick.- I Theorie.- 3 Grundlagen der Statistik.- 4 Vektorquantisierung.- 5 Hidden-Markov-Modelle.- 6 n-Gramm-Modelle.- II Praxis.- 7 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten.- 8 Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen.- 9 Robuste Parameterschätzung.- 10 Effiziente Modellauswertung.- 11 Modellanpassung.- 12 Integrierte Suchverfahren.- III Systeme.- 13 Spracherkennung.- 14 Schrifterkennung.- 15 Analyse biologischer Sequenzen.

Preface

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