Normal view
MARC view
Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition (Record no. 356176)
[ view plain ]
000 -Маркер записи | |
---|---|
Контрольное поле постоянной длины | 04154nam a22004575i 4500 |
001 - Контрольный номер | |
Контрольное поле | vtls000483528 |
005 - Дата корректировки | |
Контрольное поле | 20210922065613.0 |
007 - Кодируемые данные (физ. описан.) | |
Контрольное поле постоянной длины | cr nn 008mamaa |
008 - Кодируемые данные | |
Контрольное поле постоянной длины | 140715s2013 xxk| s |||| 0|eng d |
020 ## - Индекс ISBN | |
ISBN | 9781447156284 |
-- | 978-1-4471-5628-4 |
024 7# - Прочие стандартные номера | |
Стандартный номер | 10.1007/978-1-4471-5628-4 |
Источник номера | doi |
035 ## - Системный контрольный номер | |
Системный контрольный номер | to000483528 |
040 ## - Источник каталогиз. | |
Служба первич. каталог. | Springer |
Служба, преобразующая запись | Springer |
Организация, изменившая запись | RU-ToGU |
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса | |
Классификационный индекс | Q337.5 |
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса | |
Классификационный индекс | TK7882.P3 |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | UYQP |
Источник кода | bicssc |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | COM016000 |
Источник кода | bisacsh |
082 04 - Индекс Дьюи | |
Индекс Дьюи | 006.4 |
Номер издания | 23 |
100 1# - Автор | |
Автор | Pelillo, Marcello. |
Роль лиц | editor. |
9 (RLIN) | 413503 |
245 10 - Заглавие | |
Заглавие | Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition |
Физический носитель | electronic resource |
Ответственность | edited by Marcello Pelillo. |
260 ## - Выходные данные | |
Место издания | London : |
Издательство | Springer London : |
-- | Imprint: Springer, |
Дата издания | 2013. |
300 ## - Физическое описание | |
Объем | XIV, 291 p. 65 illus., 46 illus. in color. |
Иллюстрации/тип воспроизводства | online resource. |
336 ## - Тип содержимого | |
Тип содержимого | text |
Content type code | txt |
Source | rdacontent |
337 ## - Средство доступа | |
Средство доступа | computer |
Media type code | c |
Source | rdamedia |
338 ## - Тип носителя | |
Тип носителя | online resource |
Carrier type code | cr |
Source | rdacarrier |
490 1# - Серия | |
Заглавие серии | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, |
ISSN серии | 2191-6586 |
505 0# - Примечание о содержании | |
Содержание | Introduction -- Part I: Foundational Issues -- Non-Euclidean Dissimilarities -- SIMBAD -- Part II: Deriving Similarities for Non-vectorial Data -- On the Combination of Information Theoretic Kernels with Generative Embeddings -- Learning Similarities from Examples under the Evidence Accumulation Clustering Paradigm -- Part III: Embedding and Beyond -- Geometricity and Embedding -- Structure Preserving Embedding of Dissimilarity Data -- A Game-Theoretic Approach to Pairwise Clustering and Matching -- Part IV: Applications -- Automated Analysis of Tissue Micro-Array Images on the Example of Renal Cell Carcinoma -- Analysis of Brain Magnetic Resonance (MR) Scans for the Diagnosis of Mental Illness. |
520 ## - Аннотация | |
Аннотация | The pattern recognition and machine learning communities have, until recently, focused mainly on feature-vector representations, typically considering objects in isolation. However, this paradigm is being increasingly challenged by similarity-based approaches, which recognize the importance of relational and similarity information. This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: Explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms Reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a “kernel tailoring” approach and a strategy for learning similarities directly from training data Describes various methods for “structure-preserving” embeddings of structured data Formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective Examines two large-scale biomedical imaging applications that provide assistance in the diagnosis of physical and mental illnesses from tissue microarray images and MRI images This pioneering work is essential reading for graduate students and researchers seeking an introduction to this important and diverse subject. Marcello Pelillo is a Full Professor of Computer Science at the University of Venice, Italy. He is a Fellow of the IEEE and of the IAPR. |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Computer Science. |
9 (RLIN) | 155490 |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Optical pattern recognition. |
9 (RLIN) | 304126 |
650 14 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Computer Science. |
9 (RLIN) | 155490 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Pattern Recognition. |
9 (RLIN) | 304129 |
710 2# - Другие организации | |
Организация/юрисдикция | SpringerLink (Online service) |
9 (RLIN) | 143950 |
773 0# - Источник информации | |
Название источника | Springer eBooks |
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие | |
Унифицированное заглавие | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, |
9 (RLIN) | 413327 |
856 40 - Электронный адрес документа | |
URL | <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5628-4">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5628-4</a> |
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | |
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | ZDB-2-SCS |
999 ## - Системные контрольные номера (Koha) | |
biblionumber (Koha) | 356176 |
No items available.