Isbn: 9786138839149 - optimal handwriting recognition using soft computing techniques: design and implementation (2 Ergebnisse)

ISBN: 
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (2)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Scholars' Press, 2019

    6138839145 / 9786138839149

    • Softcover

    Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 67,20

    EUR 70,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques | Design and Implementation | Savita Ahlawat | Taschenbuch | 208 S. | Englisch | 2019 | Scholars' Press | EAN 9786138839149 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.…

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Scholars' Press, 2019

    6138839145 / 9786138839149

    • Softcover

    Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Gebraucht - Sehr gut

    EUR 48,57

    EUR 105,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy.…