Mustererkennung mit Markov-Modellen

Theorie — Praxis — Anwendungsgebiete

  • Gernot A. Fink
Part of the Leitfäden der Informatik book series (XLINF)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages N1-11
  2. Einleitung

    1. Gernot A. Fink
      Pages 13-18
  3. Anwendungen

    1. Gernot A. Fink
      Pages 19-38
  4. Theorie

    1. Front Matter
      Pages 39-40
    2. Gernot A. Fink
      Pages 41-52
    3. Gernot A. Fink
      Pages 53-66
    4. Gernot A. Fink
      Pages 67-98
    5. Gernot A. Fink
      Pages 99-116
  5. Praxis

    1. Front Matter
      Pages 117-118
    2. Gernot A. Fink
      Pages 119-125
    3. Gernot A. Fink
      Pages 127-136
    4. Gernot A. Fink
      Pages 137-162
    5. Gernot A. Fink
      Pages 163-176
    6. Gernot A. Fink
      Pages 177-184
    7. Gernot A. Fink
      Pages 185-196
  6. Systeme

    1. Front Matter
      Pages 197-199
    2. Gernot A. Fink
      Pages 200-206
    3. Gernot A. Fink
      Pages 207-212
    4. Gernot A. Fink
      Pages 213-215
  7. Back Matter
    Pages 216-234

About this book

Introduction

Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.

Keywords

Algorithmus Bioinformatik Erkennungssystem Markov Modelle Mustererkennung Parameterschätzung Schrifterkennung Sequenzanalyse Spracherkennung Statistik Suchbaum

Authors and affiliations

  • Gernot A. Fink
    • 1
  1. 1.BielefeldDeutschland

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-322-80065-7
  • Copyright Information Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2003
  • Publisher Name Vieweg+Teubner Verlag
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-519-00453-0
  • Online ISBN 978-3-322-80065-7
  • Series Print ISSN 1615-5432
  • About this book