Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2016, 2016
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book constitutes the proceedings of the Joint IAPR International Workshop on Structural Syntactic, and Statistical Pattern Recognition, S+SSPR 2016, consisting of the International Workshop on Structural and Syntactic Pattern Recognition SSPR, and the International Workshop on Statistical Techniques in Pattern Recognition, SPR. The 51 full papers presented were carefully reviewed and selected from 68 submissions. They are organized in the following topical sections: dimensionality reduction, manifold learning and embedding methods; dissimilarity representations; graph-theoretic methods; model selection, classification and clustering; semi and fully supervised learning methods; shape analysis; spatio-temporal pattern recognition; structural matching; text and document analysis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 604 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319490540
- Titolo
- Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition
- Autore
- Antonio Robles-Kelly
- Editore
- Springer, Springer Nov 2016
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319490540
- ISBN 13
- 9783319490540
- Peso dell'articolo
- 902 grammi
- Dimensioni
- 235x155x33 mm
This book constitutes the proceedings of the Joint IAPR International Workshop on Structural Syntactic, and Statistical Pattern Recognition, S+SSPR 2016, consisting of the International Workshop on Structural and Syntactic Pattern Recognition SSPR, and the International Workshop on Statistical Techniques in Pattern Recognition, SPR. The 51 full papers presented were carefully reviewed and selected from 68 submissions. They are organized in the following topical sections: dimensionality reduction, manifold learning and embedding methods; dissimilarity representations; graph-theoretic methods; model selection, classification and clustering; semi and fully supervised learning methods; shape analysis; spatio-temporal pattern recognition; structural matching; text and document analysis.
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