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Soft Computing Approach to Pattern Recognition and Image Processing
Sprache: Englisch
Verlag: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2002
ISBN 10: 9812382518 ISBN 13: 9789812382511
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Edition 2002. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 2002. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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SOFT COMPUTING APPROACH PATTERN RECOGNITION AND IMAGE PROCESSING (Machine Perception and Artificial Intelligence)
Sprache: Englisch
Verlag: World Scientific Publishing Company, 2002
ISBN 10: 9812382518 ISBN 13: 9789812382511
Hardcover. Zustand: New. US SELLER SHIPS FROM USA.
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Soft Computing Approach Pattern Recognition and Image Processing
Sprache: Englisch
Verlag: WORLD SCIENTIFIC PUB CO INC, 2002
ISBN 10: 9812382518 ISBN 13: 9789812382511
Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 372 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This volume provides a collection of sixteen articles containing review and new material. In a unified way, they describe the recent development of theories and methodologies in pattern recognition, image processing and vision using fuzzy logic, artificial neural networks, genetic algorithms, rough sets and wavelets with significant real life applications.The book details the theory of granular computing and the role of a rough-neuro approach as a way of computing with words and designing intelligent recognition systems. It also demonstrates applications of the soft computing paradigm to case based reasoning, data mining and bio-informatics with a scope for future research.The contributors from around the world present a balanced mixture of current theory, algorithms and applications, making the book an extremely useful resource for students and researchers alike.
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Soft Computing for Image Processing (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Soft Computing for Image Processing | Sankar K. Pal (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Fuzziness and Soft Computing | xvii | Englisch | 2010 | Physica | EAN 9783790824681 | Verantwortliche Person für die EU: Physica Verlag in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Soft Computing for Image Processing (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 42)
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing
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Soft Computing for Image Processing (eng)
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Soft Computing for Image Processing
Sprache: Englisch
Verlag: Physica-Verlag HD Okt 2010, 2010
ISBN 10: 3790824682 ISBN 13: 9783790824681
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 -Any task that involves decision-making can benefit from soft computing techniques which allow premature decisions to be deferred. The processing and analysis of images is no exception to this rule. In the classical image analysis paradigm, the first step is nearly always some sort of segmentation process in which the image is divided into (hopefully, meaningful) parts. It was pointed out nearly 30 years ago by Prewitt (1] that the decisions involved in image segmentation could be postponed by regarding the image parts as fuzzy, rather than crisp, subsets of the image. It was also realized very early that many basic properties of and operations on image subsets could be extended to fuzzy subsets; for example, the classic paper on fuzzy sets by Zadeh [2] discussed the 'set algebra' of fuzzy sets (using sup for union and inf for intersection), and extended the defmition of convexity to fuzzy sets. These and similar ideas allowed many of the methods of image analysis to be generalized to fuzzy image parts. For are cent review on geometric description of fuzzy sets see, e. g. , [3]. Fuzzy methods are also valuable in image processing and coding, where learning processes can be important in choosing the parameters of filters, quantizers, etc. 612 pp. Englisch.
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Soft Computing for Image Processing
Sprache: Englisch
Verlag: Physica-Verlag, Physica-Verlag HD, Physica Feb 2000, 2000
ISBN 10: 3790812684 ISBN 13: 9783790812688
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Any task that involves decision-making can benefit from soft computing techniques which allow premature decisions to be deferred. The processing and analysis of images is no exception to this rule. In the classical image analysis paradigm, the first step is nearly always some sort of segmentation process in which the image is divided into (hopefully, meaningful) parts. It was pointed out nearly 30 years ago by Prewitt (1] that the decisions involved in image segmentation could be postponed by regarding the image parts as fuzzy, rather than crisp, subsets of the image. It was also realized very early that many basic properties of and operations on image subsets could be extended to fuzzy subsets; for example, the classic paper on fuzzy sets by Zadeh [2] discussed the 'set algebra' of fuzzy sets (using sup for union and inf for intersection), and extended the defmition of convexity to fuzzy sets. These and similar ideas allowed many of the methods of image analysis to be generalized to fuzzy image parts. For are cent review on geometric description of fuzzy sets see, e. g. , [3]. Fuzzy methods are also valuable in image processing and coding, where learning processes can be important in choosing the parameters of filters, quantizers, etc. 591 pp. Englisch.
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Application oriented comprehensive volumePractical, timely, effective, comprehensive, understandable and informative, along with an introduction to the subjectAny task that involves decision-making can benefit from soft computing techniques whic.
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Soft Computing for Image Processing
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Buch. Zustand: Neu. Soft Computing for Image Processing | Sankar K. Pal (u. a.) | Buch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2000 | Physica | EAN 9783790812688 | Verantwortliche Person für die EU: Physica Verlag, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, productsafety[at]springernature[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Soft Computing for Image Processing
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 612.
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Soft Computing for Image Processing
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Any task that involves decision-making can benefit from soft computing techniques which allow premature decisions to be deferred. The processing and analysis of images is no exception to this rule. In the classical image analysis paradigm, the first step is nearly always some sort of segmentation process in which the image is divided into (hopefully, meaningful) parts. It was pointed out nearly 30 years ago by Prewitt (1] that the decisions involved in image segmentation could be postponed by regarding the image parts as fuzzy, rather than crisp, subsets of the image. It was also realized very early that many basic properties of and operations on image subsets could be extended to fuzzy subsets; for example, the classic paper on fuzzy sets by Zadeh [2] discussed the 'set algebra' of fuzzy sets (using sup for union and inf for intersection), and extended the defmition of convexity to fuzzy sets. These and similar ideas allowed many of the methods of image analysis to be generalized to fuzzy image parts. For are cent review on geometric description of fuzzy sets see, e. g. , [3]. Fuzzy methods are also valuable in image processing and coding, where learning processes can be important in choosing the parameters of filters, quantizers, etc.Physica Verlag, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 612 pp. Englisch.
