Rozpoznawanie wzorców 2D i 3D na obrazach cyfrowych za pomocą ukrytych modeli Markowa

Opis

Rozpoznawanie wzorców 2D i 3D na obrazach cyfrowych za pomocą ukrytych modeli Markowa. SPIS TREŚCI

1. Wprowadzenie

2. Charakterystyka metod rozpoznawania wzorców

2.1. Budowa systemów rozpoznawania wzorców

2.2. Statystyczne metody klasyfikacji wzorców

2.3. Problem wymiarowości w statystycznych metodach rozpoznawania wzorców

3. Ekstrakcja cech wzorców za pomocą transformacji obrazów

3.1. Transformacja Fouriera

3.2. Transformacja falkowa

3.3. Metoda komponentów głównych

3.4. Transformacja Radona

3.5. Transformacja Hougha

4. Wprowadzenie do ukrytych modeli Markowa

4.1. Łańcuch i proces Markowa

4.2. Ukryte modele Markowa

4.3. Parametry i topologie modeli Markowa

4.4. Tworzenie systemu rozpoznawan