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Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedener Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse biologischer Sequenzen: Mit diesem Lehrbuch gelingt Studierenden der Informatik der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.
Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld
1 Einleitung.- 1.1 Thematischer Kontext.- 1.2 Funktionsprinzipien von Markov-Modellen.- 1.3 Zielsetzung und Aufbau.- 2 Anwendungen.- 2.1 Sprache.- 2.2 Schrift.- 2.3 Biologische Sequenzen.- 2.4 Ausblick.- I Theorie.- 3 Grundlagen der Statistik.- 4 Vektorquantisierung.- 5 Hidden-Markov-Modelle.- 6 n-Gramm-Modelle.- II Praxis.- 7 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten.- 8 Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen.- 9 Robuste Parameterschätzung.- 10 Effiziente Modellauswertung.- 11 Modellanpassung.- 12 Integrierte Suchverfahren.- III Systeme.- 13 Spracherkennung.- 14 Schrifterkennung.- 15 Analyse biologischer Sequenzen.
E-Mail: ProductSafety@springernature.com
