Mensch-Maschine-Kommunikation: Grundlagen von sprach- und bildbasierten Benutzerschnittstellen
Autor Joachim Schenk, Gerhard Rigollde Limba Germană Hardback – 11 mar 2010
Jedes Kapitel enthält Übungen mit ausführlichen Lösungen.
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Specificații
ISBN-13: 9783642054563
ISBN-10: 3642054560
Pagini: 404
Ilustrații: CCCLXXXVII, 328 S.
Dimensiuni: 155 x 235 x 32 mm
Greutate: 0.74 kg
Ediția:2010
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3642054560
Pagini: 404
Ilustrații: CCCLXXXVII, 328 S.
Dimensiuni: 155 x 235 x 32 mm
Greutate: 0.74 kg
Ediția:2010
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
Upper undergraduateCuprins
Ein-/Ausgabegeräte.- Menschliche Sinnesorgane.- Dialogsysteme.- Sprachkommunikation.- Handschrifterkennung.- Grundlagen der Bildverarbeitung.- Gesichtsdetektion.- Gesichtsidentifikation.- Objektverfolgung.- Musterlösungen zu den Übungen.
Textul de pe ultima copertă
Ausgehend von den gängigen und bekannten Ein- und Ausgabegeräten gibt das Buch einen Überblick über die heute mögliche Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK). Dazu werden der Seh- und der Hörsinn, die momentan wichtigsten Modalitäten für die MMK, vorgestellt. Anschließend werden die Grundlagen der Dialogsysteme, der Wissensrepräsentation und der künstlichen Intelligenz entwickelt (Grammatiken, Zustandsautomaten, Suchverfahren) - unverzichtbare Elemente heutiger Mensch-Maschine-Schnittstellen. Die grundlegenden Algorithmen werden beschrieben, die in der Spracherkennung Verwendung finden (Abstandsklassifikatoren, Hidden-Markov-Modelle). Bei der bildbasierten MMK erfolgt zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Bildverarbeitung (Signaldarstellung in zwei Dimensionen, Filterung, morphologische Operationen). Danach werden die Methoden der bildbasierten MMK vorgestellt und algorithmische Lösungen vorgeschlagen: Gesichtsdetektion (z.B. Viola-Jones), Gesichtsidentifikation (z.B. Eigenfaces, Active Appearance Models) und Gesichtsverfolgung (z.B. ConDenSation).
Jedes Kapitel enthält Übungen mit ausführlichen Lösungen.
Jedes Kapitel enthält Übungen mit ausführlichen Lösungen.
Caracteristici
Heraushebung der algorithmischen Umsetzung Berücksichtigung der neueren Entwicklungen Durchgängig einheitliche Notation und einheitliches didaktisches Konzept Mit ausführlichen Übungen Includes supplementary material: sn.pub/extras