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Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, ... Vision, Pattern Recognition, and Graphics) - Softcover

 
9783319490540: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition: Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2016, Mérida, Mexico, November 29 - December 2, ... Vision, Pattern Recognition, and Graphics)

Inhaltsangabe

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. 

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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. 

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Verlag: Springer, 2016
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. Ed(s): Robles-Kelly, Antonio; Loog, Marco; Biggio, Battista; Escolano, Francisco; Wilson, Richard
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Zustand: New. Editor(s): Robles-Kelly, Antonio; Loog, Marco; Biggio, Battista; Escolano, Francisco; Wilson, Richard. Series: Lecture Notes in Computer Science. Num Pages: 601 pages, 167 black & white illustrations, biography. BIC Classification: UMB; UNF; UNH; UYQ; UYQP. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 155 x 31. Weight in Grams: 914. . 2016. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9783319490540

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 604 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9783319490540

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the Joint IAPR International Workshop on StructuralSyntactic, 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. Artikel-Nr. 9783319490540

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