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| LEADER |
01669nma a2200325 u 4500 |
| 001 |
EB001971749 |
| 003 |
EBX01000000000000001134651 |
| 005 |
00000000000000.0 |
| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
210512 ||| deu |
| 020 |
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|a 1000005025
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| 020 |
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|a 3866440685
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| 100 |
1 |
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|a Moldenhauer, Jörg
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| 245 |
0 |
0 |
|a Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen
|h Elektronische Ressource
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| 260 |
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|b KIT Scientific Publishing
|c 2006
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| 300 |
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|a 1 electronic resource (XIV, 201 p. p.)
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| 653 |
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|a Bildverarbeitung
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| 653 |
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|a Bewegungsanalyse
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| 653 |
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|a Adaptive Signalverarbeitung
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| 653 |
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|a Automatische Klassifikation
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| 653 |
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|a Ultraschall
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| 653 |
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|a Hidden-Markov-Modell
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| 653 |
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|a Tumorklassifikation
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| 041 |
0 |
7 |
|a deu
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b DOAB
|a Directory of Open Access Books
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| 500 |
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|
|a Creative Commons (cc), https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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| 028 |
5 |
0 |
|a 10.5445/KSP/1000005025
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://www.ksp.kit.edu/3866440685
|7 0
|x Verlag
|3 Volltext
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| 856 |
4 |
2 |
|u https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/41645
|z DOAB: description of the publication
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| 520 |
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|a In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen.
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