Pattern Recognition in Practice II
L.N. Kanal ¡ E.S. Gelsema
āĻĄāĻŋāĻā§ ā§¨ā§Ļā§§ā§¨ ¡ Elsevier
ā§Ē.ā§Ļstar
ā§¨ āĻāĻž āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻžreport
āĻāĻŦā§āĻ
589
āĻĒā§āĻˇā§āĻ āĻž
family_home
āĻ¯ā§āĻā§āĻ¯
info
reportāĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻž āĻ¸āĻ¤ā§āĻ¯āĻžāĻĒāĻ¨ āĻā§°āĻž āĻšā§ā§ąāĻž āĻ¨āĻžāĻ  āĻ
āĻ§āĻŋāĻ āĻāĻžāĻ¨āĻ
āĻāĻ āĻāĻŦā§āĻāĻāĻ¨ā§° āĻŦāĻŋāĻˇā§ā§
The 1985 Amsterdam conference brought together researchers active in pattern recognition methodology and the development of practical applications. The first part of the book covers various methodological aspects of image processing, knowledge based and model driven image understanding systems, 3-D reconstruction methods, and application oriented papers. Part II deals with aspects of statistical pattern recognition, the problem of population classification, and topics common to both pattern recognition and artificial intelligence.
āĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻžāĻ¸āĻŽā§āĻš
ā§Ē.ā§Ļ
ā§¨ āĻāĻž āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻž
āĻāĻ āĻāĻŦā§āĻāĻāĻ¨āĻ āĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°āĻ
āĻāĻŽāĻžāĻ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻŽāĻ¤āĻžāĻŽāĻ¤ āĻāĻ¨āĻžāĻāĻāĨ¤
āĻĒāĻĸāĻŧāĻžā§° āĻ¨āĻŋāĻ°ā§āĻĻā§āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§
āĻ¸ā§āĻŽāĻžā§°ā§āĻāĻĢâāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻā§āĻŦāĻ˛ā§āĻ
Android āĻā§°ā§ iPad/iPhoneā§° āĻŦāĻžāĻŦā§ Google Play Books āĻāĻĒāĻā§ āĻāĻ¨āĻˇā§āĻāĻ˛ āĻā§°āĻāĨ¤ āĻ āĻ¸ā§āĻŦāĻ¯āĻŧāĻāĻā§āĻ°āĻŋāĻ¯āĻŧāĻāĻžā§ąā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻāĻāĻžāĻāĻŖā§āĻā§° āĻ¸ā§āĻ¤ā§ āĻāĻŋāĻāĻ āĻšāĻ¯āĻŧ āĻā§°ā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻ¯'āĻ¤ā§ āĻ¨āĻžāĻĨāĻžāĻāĻ āĻ¤'āĻ¤ā§āĻ āĻā§āĻ¨ā§ āĻ
āĻĄāĻŋāĻ
'āĻŦā§āĻ āĻ
āĻ¨āĻ˛āĻžāĻāĻ¨ āĻŦāĻž āĻ
āĻĢāĻ˛āĻžāĻāĻ¨āĻ¤ āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ āĻ¸ā§āĻŦāĻŋāĻ§āĻž āĻĻāĻŋāĻ¯āĻŧā§āĨ¤
āĻ˛ā§āĻĒāĻāĻĒ āĻā§°ā§ āĻāĻŽā§āĻĒāĻŋāĻāĻāĻžā§°
āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻāĻŽā§āĻĒāĻŋāĻāĻāĻžā§°ā§° ā§ąā§āĻŦ āĻŦā§āĻ°āĻžāĻāĻāĻžā§° āĻŦā§āĻ¯ā§ąāĻšāĻžā§° āĻā§°āĻŋ Google PlayāĻ¤ āĻāĻŋāĻ¨āĻž āĻ
āĻĄāĻŋāĻ
'āĻŦā§āĻāĻ¸āĻŽā§āĻš āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦ āĻĒāĻžā§°ā§āĨ¤
āĻ-ā§°ā§āĻĄāĻžā§° āĻā§°ā§ āĻ
āĻ¨ā§āĻ¯ āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻ
Kobo eReadersā§° āĻĻā§°ā§ āĻ-āĻāĻŋā§āĻžāĻāĻšā§ā§° āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻāĻ¸āĻŽā§āĻšāĻ¤ āĻĒā§āĻŋāĻŦāĻ˛ā§, āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻāĻāĻž āĻĢāĻžāĻāĻ˛ āĻĄāĻžāĻāĻ¨āĻ˛âāĻĄ āĻā§°āĻŋ āĻ¸ā§āĻāĻā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻāĻ˛ā§ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§°āĻŖ āĻā§°āĻŋāĻŦ āĻ˛āĻžāĻāĻŋāĻŦāĨ¤ āĻ¸āĻŽā§°ā§āĻĨāĻŋāĻ¤ āĻ-ā§°āĻŋāĻĄāĻžā§°āĻ˛ā§ āĻĢāĻžāĻāĻ˛āĻā§ āĻā§āĻ¨ā§āĻā§ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§° āĻā§°āĻŋāĻŦ āĻāĻžāĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ āĻ¸āĻšāĻžāĻ¯āĻŧ āĻā§āĻ¨ā§āĻĻā§ā§°āĻ¤ āĻĨāĻāĻž āĻ¸āĻŦāĻŋāĻļā§āĻˇ āĻ¨āĻŋā§°ā§āĻĻā§āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§ āĻāĻžāĻāĻāĨ¤
