Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles

Jürgen Beyerer; Matthias Richter; Matthias Nagel

Buch

Pattern Recognition

Introduction, Features, Classifiers and Principles

Jürgen Beyerer , Matthias Richter und Matthias Nagel

Sprache: Englisch

Veröffentlicht/Copyright: 2018

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De Gruyter Textbook

Über dieses Buch

The book offers a thorough introduction to Pattern Recognition aimed at master and advanced bachelor students of engineering and the natural sciences. Besides classification - the heart of Pattern Recognition - special emphasis is put on features, their typology, their properties and their systematic construction. Additionally, general principles that govern Pattern Recognition are illustrated and explained in a comprehensible way. Rather than presenting a complete overview over the rapidly evolving field, the book is to clarifies the concepts so that the reader can easily understand the underlying ideas and the rationale behind the methods. For this purpose, the mathematical treatment of Pattern Recognition is pushed so far that the mechanisms of action become clear and visible, but not farther. Therefore, not all derivations are driven into the last mathematical detail, as a mathematician would expect it. Ideas of proofs are presented instead of complete proofs. From the authors’ point of view, this concept allows to teach the essential ideas of Pattern Recognition with sufficient depth within a relatively lean book.

Mathematical methods explained thoroughly
Extremely practical approach with many examples
Based on over ten years lecture at Karlsruhe Institute of Technology
For students but also for practitioners

Mathematical Methods are explained thoroughly

Extremely practial approach created by many examples

Lecture has been practiced and improved over ten years at KIT

For students but also for practitioners

Information zu Autoren / Herausgebern

Jürgen Beyerer, Matthias Richter, Matthias Nagel, Fraunhofer Institute Karlsruhe, Germany.

Fachgebiete

Frontmatter Öffentlich zugänglich PDF downloaden	I
Preface Jürgen Beyerer, Matthias Richter und Matthias Nagel Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	V
Contents Öffentlich zugänglich PDF downloaden	VII
List of Tables Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	XI
List of Figures Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	XIII
Notation Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	XVII
Introduction Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	XIX
1. Fundamentals and definitions Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	1
2. Features Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	10
3. Bayesian decision theory Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	98
4. Parameter estimation Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	122
5. Parameter free methods Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	142
6. General considerations Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	162
7. Special classifiers Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	173
8. Classification with nominal features Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	215
9. Classifier-independent concepts Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	231
A. Solutions to the exercises Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	249
B. A primer on Lie theory Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	263
C. Random processes Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	268
Bibliography Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	271
Glossary Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	275
Index Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	281

Informationen zur Veröffentlichung

Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch

eBook veröffentlicht am:

4. Dezember 2017

eBook ISBN:

9783110537949

Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch

Frontmatter:

28

Inhalt:

283

Farbige Abbildungen:

200

Tabellen:

4

https://doi.org/10.1515/9783110537949

eBook ISBN: 9783110537949

Schlagwörter für dieses Buch

Machine Learning; Artificial Intelligence; Data Mining; Automation

Zielgruppe(n) für dieses Buch

Graduates, postgraduates, practiioners in computer sciences and electrical engineering

Pattern Recognition

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Bibliographische Daten