Metody automatycznego rozpoznawania wzorców

Dodaj recenzję:
  • 295
  • Waga: 0.35 kg
  • Dostępność: Jest
  • Autor: Włodzimierz KWIATKOWSKI
  • ISBN: 978-83-89968-75-3
  • Format / Liczba stron: B5 / 210
  • Oprawa: miękka
  • Wyd. / rok wydania: 2 /2013
  • szt.
  • 29,40 zł

Przedstawiono metody automatycznego rozpoznawania wzorców znajdujące zastosowanie zwłaszcza w zadaniach rozpoznawania obrazów, rozpoznawania mowy i rozpoznawania mówcy.

Szczegółowo omówiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako klasyfikatorów. Przedstawiono m.in budowę perceptronu, regułę uczenia Widrowa-Hoffa i metodę wstecznej propagacji błędów. Uzyskiwane w sztucznych sieciach neuronowych rozwiązania porównano z rozwiązaniami bazującymi na metodach bayesowskich, metodzie największej wiarygodności oraz idei klasyfikacji i grupowania minimalnoodległościowego. Oddzielną część książki poświęcono problemom rozpoznawania na podstawie modeli układów generujących obserwowane sygnały. Do tej grupy zagadnień należy tworzenie przestrzeni cech złożonej ze współczynników LPC, a także budowa ukrytych modeli Markowa