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Graph Theory: An Algorithmic Approach (Computer Science and Applied Mathematics)
Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Graph Theory: An Algorithmic Approach . Computer science and applied mathematics.
Verlag: Academic Press. 1975., 1975
Anbieter: Antiquariaat Ovidius, Bredevoort, Niederlande
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: Gebraucht / Used. Hardcover. Very good. Xv,400pp.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence, 52)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence, 52)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence, 52)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. pp. 276.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: Scarthin Books ABA, ILAB., Cromford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 3 von 5 Sternen
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EUR 116,94
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In den WarenkorbBook Hardcover. Zustand: As New. No Jacket. 1st Edition. Springer, 2007. 1st Edition . As New/No Jacket. Book still in original shrink-wrap.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence)
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2007
ISBN 10: 3642087647 ISBN 13: 9783642087646
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 276 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence, 52)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition | Abraham Kandel (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2010 | Springer Vieweg | EAN 9783642087646 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2007
ISBN 10: 3540680195 ISBN 13: 9783540680192
Sprache: Englisch
EUR 118,64
EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Will serve as a foundation for a variety of useful applications of the graph theory to computer vision, pattern recognition, and related areasCovers a representative set of novel graph-theoretic methods for complex computer vision and pattern reco.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642087647 ISBN 13: 9783642087646
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graph theory has strong historical roots in mathematics, especially in topology. Its birth is usually associated with the 'four-color problem' posed by Francis Guthrie 1 in 1852, but its real origin probably goes back to the Seven Bridges of Konigsber g 2 problem proved by Leonhard Euler in 1736. A computational solution to these two completely different problems could be found after each problem was abstracted to the level of a graph model while ignoring such irrelevant details as country shapes or cross-river distances. In general, a graph is a nonempty set of points (vertices) and the most basic information preserved by any graph structure refers to adjacency relationships (edges) between some pairs of points. In the simplest graphs, edges do not have to hold any attributes, except their endpoints, but in more sophisticated graph structures, edges can be associated with a direction or assigned a label. Graph vertices can be labeled as well. A graph can be represented graphically as a drawing (vertex=dot,edge=arc),but,aslongaseverypairofadjacentpointsstaysconnected by the same edge, the graph vertices can be moved around on a drawing without changing the underlying graph structure. The expressive power of the graph models placing a special emphasis on c- nectivity between objects has made them the models of choice in chemistry, physics, biology, and other elds.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer, Berlin, Springer Berlin Heidelberg, Springer, 2007
ISBN 10: 3540680195 ISBN 13: 9783540680192
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graph theory has strong historical roots in mathematics, especially in topology. Its birth is usually associated with the 'four-color problem' posed by Francis Guthrie 1 in 1852, but its real origin probably goes back to the Seven Bridges of Konigsber g 2 problem proved by Leonhard Euler in 1736. A computational solution to these two completely different problems could be found after each problem was abstracted to the level of a graph model while ignoring such irrelevant details as country shapes or cross-river distances. In general, a graph is a nonempty set of points (vertices) and the most basic information preserved by any graph structure refers to adjacency relationships (edges) between some pairs of points. In the simplest graphs, edges do not have to hold any attributes, except their endpoints, but in more sophisticated graph structures, edges can be associated with a direction or assigned a label. Graph vertices can be labeled as well. A graph can be represented graphically as a drawing (vertex=dot,edge=arc),but,aslongaseverypairofadjacentpointsstaysconnected by the same edge, the graph vertices can be moved around on a drawing without changing the underlying graph structure. The expressive power of the graph models placing a special emphasis on c- nectivity between objects has made them the models of choice in chemistry, physics, biology, and other elds.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence (52))
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Like New. Like New. book.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition (Studies in Computational Intelligence (52))
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer, Berlin, Springer Berlin Heidelberg, Springer, 2007
ISBN 10: 3540680195 ISBN 13: 9783540680192
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Graph theory has strong historical roots in mathematics, especially in topology. Its birth is usually associated with the 'four-color problem' posed by Francis Guthrie 1 in 1852, but its real origin probably goes back to the Seven Bridges of Konigsber g 2 problem proved by Leonhard Euler in 1736. A computational solution to these two completely different problems could be found after each problem was abstracted to the level of a graph model while ignoring such irrelevant details as country shapes or cross-river distances. In general, a graph is a nonempty set of points (vertices) and the most basic information preserved by any graph structure refers to adjacency relationships (edges) between some pairs of points. In the simplest graphs, edges do not have to hold any attributes, except their endpoints, but in more sophisticated graph structures, edges can be associated with a direction or assigned a label. Graph vertices can be labeled as well. A graph can be represented graphically as a drawing (vertex=dot,edge=arc),but,aslongaseverypairofadjacentpointsst aysconnected by the same edge, the graph vertices can be moved around on a drawing without changing the underlying graph structure. The expressive power of the graph models placing a special emphasis on c- nectivity between objects has made them the models of choice in chemistry, physics, biology, and other elds. 266 pp. Englisch.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642087647 ISBN 13: 9783642087646
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents novel graph-theoretic methods for complex computer vision and pattern recognition tasks. It presents the application of graph theory to low-level processing of digital images, presents graph-theoretic learning algorithms for high-level computer vision and pattern recognition applications, and provides detailed descriptions of several applications of graph-based methods to real-world pattern recognition tasks. 276 pp. Englisch.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642087647 ISBN 13: 9783642087646
Sprache: Englisch
EUR 92,27
EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Will serve as a foundation for a variety of useful applications of the graph theory to computer vision, pattern recognition, and related areasCovers a representative set of novel graph-theoretic methods for complex computer vision and pattern reco.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 152,01
EUR 7,38 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 4 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Print on Demand pp. 276 85 Illus.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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EUR 156,05
EUR 7,38 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 4 verfügbar
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 276.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 276.
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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642087647 ISBN 13: 9783642087646
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Graph theory has strong historical roots in mathematics, especially in topology. Its birth is usually associated with the ¿four-color problem¿ posed by Francis Guthrie 1 in 1852, but its real origin probably goes back to the Seven Bridges of Konigsber ¿ g 2 problem proved by Leonhard Euler in 1736. A computational solution to these two completely different problems could be found after each problem was abstracted to the level of a graph model while ignoring such irrelevant details as country shapes or cross-river distances. In general, a graph is a nonempty set of points (vertices) and the most basic information preserved by any graph structure refers to adjacency relationships (edges) between some pairs of points. In the simplest graphs, edges do not have to hold any attributes, except their endpoints, but in more sophisticated graph structures, edges can be associated with a direction or assigned a label. Graph vertices can be labeled as well. A graph can be represented graphically as a drawing (vertex=dot,edge=arc),but,aslongaseverypairofadjacentpointsstay sconnected by the same edge, the graph vertices can be moved around on a drawing without changing the underlying graph structure. The expressive power of the graph models placing a special emphasis on c- nectivity between objects has made them the models of choice in chemistry, physics, biology, and other elds.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 276 pp. Englisch.
