Markov Models for Pattern Recognition From Theory to Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2014
Serie: Libro 38 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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- Nuovo

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This thoroughly revised and expanded new edition now includes a more detailed treatment of the EM algorithm, a description of an efficient approximate Viterbi-training procedure, a theoretical derivation of the perplexity measure and coverage of multi-pass decoding based on n-best search. Supporting the discussion of the theoretical foundations of Markov modeling, special emphasis is also placed on practical algorithmic solutions. Features: introduces the formal framework for Markov models; covers the robust handling of probability quantities; presents methods for the configuration of hidden Markov models for specific application areas; describes important methods for efficient processing of Markov models, and the adaptation of the models to different tasks; examines algorithms for searching within the complex solution spaces that result from the joint application of Markov chain and hidden Markov models; reviews key applications of Markov models. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 554. …
Codice articolo IB-369163
- Titolo
- Markov Models for Pattern Recognition From Theory to Applications
- Autore
- Gernot A. Fink
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1447163079
- ISBN 13
- 9781447163077
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 554 grammi
- Serie
- Libro 38 di 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Informazioni sull’autore
Prof. Dr.-Ing. Gernot A. Fink is Head of the Pattern Recognition Research Group at TU Dortmund University, Dortmund, Germany. His other publications include the Springer title Markov Models for Handwriting Recognition.
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