Name: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint Iapr International Workshop, S+sspr 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, (en Inglés)
SKU: 58517980
Price: 59810.00 CLP
Availability: InStock
Author: Robles-Kelly, Antonio ; Loog, Marco ; Biggio, Battista
ISBN: 9783319490540

portada Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint Iapr International Workshop, S+sspr 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, (en Inglés)

Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint Iapr International Workshop, S+sspr 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

Robles-Kelly, Antonio ; Loog, Marco ; Biggio, Battista

Idioma

Inglés

N° páginas

588

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x3.1 cm

Peso

0.83 kg.

ISBN13

9783319490540

Categorías

Tecnología de la información: cuestiones generales
Minería de datos («data mining»)
Reconocimiento de formas
Visión por ordenador

Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint Iapr International Workshop, S+sspr 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, (en Inglés)

Robles-Kelly, Antonio ; Loog, Marco ; Biggio, Battista (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint Iapr International Workshop, S+sspr 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, (en Inglés)"

This book constitutes the proceedings of the Joint IAPR International Workshop on Structural Syntactic, and Statistical Pattern Recognition, S+SSPR 2016, consisting of the International Workshop on Structural and Syntactic Pattern Recognition SSPR, and the International Workshop on Statistical Techniques in Pattern Recognition, SPR. The 51 full papers presented were carefully reviewed and selected from 68 submissions. They are organized in the following topical sections: dimensionality reduction, manifold learning and embedding methods; dissimilarity representations; graph-theoretic methods; model selection, classification and clustering; semi and fully supervised learning methods; shape analysis; spatio-temporal pattern recognition; structural matching; text and document analysis.