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Mathematical Methodologies in Pattern Recognition and Machine Learning -

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        Avis sur Mathematical Methodologies In Pattern Recognition And Machine Learning Format Relié  - Livre Littérature Générale

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        Présentation Mathematical Methodologies In Pattern Recognition And Machine Learning Format Relié

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - 01/11/2012 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer Us, New York, N.Y.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/11/2012
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 204
      • Expédition : 477
      • Dimensions : 24.1 x 16.0 x 1.5
      • ISBN : 9781461450757



      • Résumé :
        This volume features key contributions from the International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, (ICPRAM 2012,) held in Vilamoura, Algarve, Portugal from February 6th-8th, 2012.?The conference provided a major point of collaboration between researchers, engineers and practitioners in the areas of Pattern Recognition, both from theoretical and applied perspectives, with a focus on mathematical methodologies. Contributions describe applications of pattern recognition techniques to real-world problems, interdisciplinary research, and experimental and theoretical studies which yield new insights that provide key advances in the field.? ? This book will be suitable for scientists and researchers in optimization, numerical methods, computer science, statistics and?for differential geometers and mathematical physicists.

        Sommaire:
        On order equivalences between distance and similarity measures on sequences and trees.- Scalable Corpus Annotation by Graph Construction and Label Propagation.- Computing the reeb graph for triangle meshes with active contours.- Efficient Computation of Voronoi Neighbors based on Polytope search in Pattern Recognition.- Estimation of the common oscillation for Phase Locked Matrix Factorization.- ASSET: Approximate Stochastic Subgradient Estimation Training for Support Vector Machines.- Pitch-sensitive Components emerge from Hierarchical Sparse Coding of Natural Sounds.- Generative Embeddings based on Rican Mixtures: Application to KernelBased Discriminative Classification of Magnetic Resonance Images.-Single-Frame Signal Recovery Using a Similarity-Prior Based on Pearson Type VII MRF.- Tracking solutions of time varying linear inverse problems.- Stacked Conditional Random Fields Exploiting Structural Consistencies.- Segmentation of Vessel Geometries from Medical Images using GPF Deformable Model.- Robust Deformable Model for Segmenting the Left Ventricle in 3D volumes of Ultrasound Data.- Algorithm to maintain linear element in 3D Level Set Topology Optimization.- Facial Expression recognition using Log-Euclidean statistical shape models.?

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