Pattern recognition Books

Book SynopsisThis engaging and clearly written textbook/reference provides a must-have introduction to the rapidly emerging interdisciplinary field of data science. It focuses on the principles fundamental to becoming a good data scientist and the key skills needed to build systems for collecting, analyzing, and interpreting data. The Data Science Design Manual is a source of practical insights that highlights what really matters in analyzing data, and provides an intuitive understanding of how these core concepts can be used. The book does not emphasize any particular programming language or suite of data-analysis tools, focusing instead on high-level discussion of important design principles. This easy-to-read text ideally serves the needs of undergraduate and early graduate students embarking on an “Introduction to Data Science” course. It reveals how this discipline sits at the intersection of statistics, computer science, and machine learning, with a distinct heft and character of its own. Practitioners in these and related fields will find this book perfect for self-study as well. Additional learning tools: Contains “War Stories,” offering perspectives on how data science applies in the real world Includes “Homework Problems,” providing a wide range of exercises and projects for self-study Provides a complete set of lecture slides and online video lectures at www.data-manual.com Provides “Take-Home Lessons,” emphasizing the big-picture concepts to learn from each chapter Recommends exciting “Kaggle Challenges” from the online platform Kaggle Highlights “False Starts,” revealing the subtle reasons why certain approaches fail Offers examples taken from the data science television show “The Quant Shop” (www.quant-shop.com) Trade Review “The book is more than a typical manual. In fact, the author himself designates it as a textbook for an introductory course on data science. The chapters are richly equipped with exercises. The topics are always explained starting with a proper motivation and continuing with practical examples. This is perhaps the most outstanding feature of the book. It can serve as a regular textbook for an academic course. In fact, I should like to recommend it exactly for this purpose. On the other hand, it provides a wealth of material for people from industry, such as software engineers, and can serve as a manual for them to accomplish data science tasks. It should be noted that the book is not just a text, but a much more complex product, including a full set of lecture slides available online as well as a solutions wiki.” (P. Navrat, Computing Reviews, February, 23, 2018) ​Table of ContentsWhat is Data Science? Mathematical Preliminaries Data Munging Scores and Rankings Statistical Analysis Visualizing Data Mathematical Models Linear Algebra Linear and Logistic Regression Distance and Network Methods Machine Learning Big Data: Achieving Scale

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Book SynopsisThe two-volume set LNCS 10269 and 10270 constitutes the refereed proceedings of the 20th Scandinavian Conference on Image Analysis, SCIA 2017, held in Tromsø, Norway, in June 2017. The 87 revised papers presented were carefully reviewed and selected from 133 submissions. The contributions are structured in topical sections on history of SCIA; motion analysis and 3D vision; pattern detection and recognition; machine learning; image processing and applications; feature extraction and segmentation; remote sensing; medical and biomedical image analysis; faces, gestures and multispectral analysis.Table of ContentsHistory of SCIA.- Motion analysis and 3D vision.- Pattern detection and recognition.- Machine learning.- Image processing and applications.- Feature extraction and segmentation.- Remote sensing.- Medical and biomedical image analysis.- Faces, gestures and multispectral analysis.

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With an evolutionary advancement of Machine Learning (ML) algorithms, a rapid increase of data volumes and a significant improvement of computation powers, machine learning becomes hot in different applications. However, because of the nature of “black-box” in ML methods, ML still needs to be interpreted to link human and machine learning for transparency and user acceptance of delivered solutions. This edited book addresses such links from the perspectives of visualisation, explanation, trustworthiness and transparency. The book establishes the link between human and machine learning by exploring transparency in machine learning, visual explanation of ML processes, algorithmic explanation of ML models, human cognitive responses in ML-based decision making, human evaluation of machine learning and domain knowledge in transparent ML applications. This is the first book of its kind to systematically understand the current active research activities and outcomes related to human and machine learning. The book will not only inspire researchers to passionately develop new algorithms incorporating human for human-centred ML algorithms, resulting in the overall advancement of ML, but also help ML practitioners proactively use ML outputs for informative and trustworthy decision making. This book is intended for researchers and practitioners involved with machine learning and its applications. The book will especially benefit researchers in areas like artificial intelligence, decision support systems and human-computer interaction.

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Book SynopsisDas Rahmenthema der 25. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft fur Medizinische DOkumentation, Informatik und Statistik e. V. - Nachsorge und Krankheitsverlaufsanalyse - hat einen engen Bezug zu aktuellen Problemen des Gesundheitswesens. Insbesondere in Kliniken, in denen schwere Erkrankungen mit modernen erfolgversprechenden Massnahmen be- handelt werden, wird die Notwendigkeit einer systematischen weiteren Uberwachung dieser Patienten immer dringlicher erachtet. Die Beob- achtung des weiteren Schicksals, die arztliche Betreuung und die Bewertung der zeitlichen Verlaufe ergeben Ansatzpunkte fur die weitere Verbesserung der Therapie. Diese Aufgabe lasst sich nur be- waltigen, wenn die dabei auftretenden Probleme der planvollen Doku- mentation, der Informationsubermittlung, der Datenspeicherung und der statistischen Auswertung von den Vertretern unseres Faches aktiv in Angriff genommen werden. Nach 25 Jahren einer sturmischen techno- logischen und Methodenentwicklung ist unsere junge medizinische Dis- ziplin in der Lage - wenn die erforderliche apparative und perso- nelle Ausstattung zur Verfugung steht -, die Probleme der Nachsorge und Krankheitsverlaufsanalyse in Zusammenarbeit mit Klinikern und Allgemeinmedizinern wirksam zu bearbeiten und Ergebnisse zu zeitigen, die fur den Arzt relevant sind. Die Tagung soll dazu Anregungen ver- mitteln und Losungswege aufzeigen. Funf Workshops und apparative, organisatorische und methodische Pro- bleme runden den Bezug unserer Arbeit auf die Probleme der !1edizin von heute ab. Erlangen hat eine traditionelle Verbundenheit mit der technologischen Entwicklung in der Medizin. Auch heute besteht, sowohl in der Medi- zinischen wie in der Technischen Fakultat, auf deren Campus wir tragen, ein waches Interesse fur den humanen Einsatz technologischer Neuerungen, insbesondere auch der elektronischen Datenverarbeitung. L.Table of ContentsErÖffnung der 25. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft FÜr Medizinische Dokumentation, Informatik und Statistik.- Zufall und lebendiges Geschehen.- Nachsorge und Krankheitsverlaufsanalyse-Einführung in die Thematik.- Nachsorge nach Krebsoperationen.- Probleme der Verlaufsbeobachtung und der prognostischen Beurteilung bei Herzkrankheiten.- Prognosestellung beim Rektumkarzinom mit Hilfe des COX-Modells.- Mathematische Modelle zur Analyse des Krankheitsverlaufs von Patienten mit Hirntumoren.- Analyse des Krankheitsverlaufs bei Prostatakarzinompatienten.- Statistische Auswertung des Krankheitsverlaufs von Tumorpatienten am Beispiel einer Studie über Karzinome der Mundhöhle.- Mehrkompartiment-Modelle in der Carcinogenese:Numerische Realisierung der Kleinste-Quadrate-Anpassung von Konzentrationsmessungen in der Maus.- Latenzzeitmessung bei Krebs am Beispiel einer Seite Fall-Kontroll-Studie an Lymphom- und Leukämiefällen in der amerikanischen Reifen- und Gummiindustrie.- Verlaufsuntersuchungen bei oralen Leukoplakien und Carcinomen.- Verteilungsfreie Teststatistiken bei Zen- sorierten Daten - Neue Entwicklungen.- Mathematisches Modell zur Prognose des Krankheitsverlaufs der Hepatitis B.- Methodische Probleme bei Langzeitstudien; insbesondere das Problem des Therapie-Abbruchs.- Nichtparametrischer Vergleich zweier Scharen von Verlaufskurven.- Anwendung eines Kompartimentmodelles zur Beurteilung von Behandlungsmethoden.- Probleme der statistischen Analyse einer Kohlenhydrat-Infusionsstudie.- Parametrische Tests für den Vergleich von Mittelwertsprofilen bei unverbundenen Beobachtungen mit homogenen Varianzen.- Variabilitätsuntersuchungen wesentlicher Spektralparameter im Verlaufe von EEG- Routine-Ableitungen.- Alternativen zur Bonferroni-Prozedur.- Variablenselektion bei multinomialen Klassifikationsproblemen.- Zur Problematik der Beurteilung abhängiger Häufigkeiten.- Explorative Datenanalyse - Schlußfolgerungen aus der Frühjahrstagung.- Die Integration der Nachsorgeorganisation und der Krankheitsverlaufsorganisation in ein allgemeines Befunddokumentationssystem.- Computerunterstützte Nachsorge und Krankheitsverlaufsanalyse – eine Komponente des medizinischen Auswertungssystems WAMAS.- Basisfunktionen für die Analyse von Verlaufsdaten.- ZEISIG Zytologisches Erfassungs- und Informationssystem in der Gynäkologie.- Betriebsärztliche Informationssysteme Schlußfolgerungen aus der Frühjahrstagung 1980.- Paket-Konzept und Refinement-Konstrukt Erste Erfahrungen mit einem Software-Entwicklungs-Instrument.- Verfahren zur Vereinheitlichung der Darstellung und Speicherung von Laborresultaten.- Implementierung eines Datenmodells auf einer operativen Intensivstation.- Das computergestützte Nachsorgesystem der I. Chirutgischen Universitätsklinik in Wien.- Computer-gestützte Nachsorge von Schrittmacher-Patienten.- Befunddokumentation in der hämostaseologischen Ambulanz der Medizinischen Hochschule Hannover.- Zur Frage des Aussagewertes einer routinemäßigen Thoraxübersichtsaufnahme bei der Diagnostik des Emphysems der Quarzstaublunge und dem Cor Pulmonale.- Auswertung von Krankheitsverläufen - Probleme und Lösungsmöglichkeiten: Dargestellt am Beispiel der akuten Virushepatitis.- Stoffwechselmetaboliten-Verlauf unter 48-stündiger Dauerinfusion von Glukose allein und in Mischung mit Sorbit, Fruktose oder Xylit bei Diabetikern.- EDV- Einsatz für die Bakteriologische Verlaufsund Befunddokumentation.- Erfassen und Auswerten von Antibiogrammen.- Institutionskarrieren schizophrener Kranker.- Das Fallregister psychisch Behinderter am PLK Weinsberg. Konzeption, Realisierung und erste Erfahrungen.- Prognose und Probleme der Verlaufsbeobachtung fokaler zerebraler Ischämie/Infarkte bei jungen Erwachsenen.- Langzeitverlauf nach Karotis-Operationen: Bedeutung der Neuropsychiatrischen Symptomatik.- Neuere Entwicklungen und Technologische Möglichkeiten der Mikroelektronik.- Ein Mikrorechner für die Eingliederung eines Analysenautomaten in dezentral organisierte Laborautomatisierungssysteme.- Mikroprozessoreinsatz im Physiologischen Labor.- Zur Bestimmung der Pulswellengeschwindigkeit.- On-line Verarbeitung von Hämoglobin-Reflexionsspektren hoher Repetitionsraten.- Anforderung an ein Mikroprozessorsystem zur Biosignalverarbeitung.- Entwurf und Aufbau eines Mikroprozessorsystems zur Biosignalverarbeitung.- Ein Mikrocomputer als Subsystem im 24-Stunden Betrieb.- Der Mikroprozessor als integrierender Bestandteil eines autonomen Meßplatzes im klinischen Laboratorium.- Implementierung des Programmes HES EKG in vor Ort auswertende Mikroprozessoren.- Erfahrungen im 3-jährigen Einsatz eines dezentralen Dokumentations- und Auskunftssystems für chronisch Kranke mit einem Minicomputer.- Ergebnisbericht der Moderatoren: Workshop 1 Mikroelektronik in der Medizin.- Die Basisdokumentation für Tumorkranke der Arbeitsgemeinschaft Deutscher Tumorzentren (ADT).- Das klinische Krebsregister des Tumorzentrums Köln.- Das Register für Onkologische Nachsorge der GBK in Münster.- Bericht über ein computergestütztes klinischpathologisches Krebsregister der ersten Ausbaustufe.- Ein klinisches Krebsregister als Basis für Nachsorge und statistische Auswertung – ein Erfahrungsbericht.- Das Dokumentations-, Kommunikations- und Organisations-System des Tumorzentrums Heidelberg/ Mannheim mit KRAZTUR.- Computerunterstützte Nachsorge und Basisdokumentation in der Radioonkologie.- Ein Patienteninformationssystem für die Strahlentherapie – Nachsorgeorganisation und Langzeitanalyse -.- Kooperative Dokumentation von Malignomen im Kindesalter.- Computerunterstütztes Magenbiopsieregister.- Computergestützte Erfassung und Nachsorge von Patienten mit kolorektalen Polypen.- Ergebnisbericht der Moderatoren: Workshop 2 Dokumentation, Datenverarbeitung und Statistik in medizinischen Krebszentren.- Therapiestudien im Kontext der Evaluationsforschung.- Organisatorische und methodische Probleme bei der Durchführung kontrollierter Psychopharmakastudien in der Praxis niedergelassener Ärzte.- Methodology and results of a long-term, controlled study of the effectiveness of immunosuppressive treatment of multiple sclerosis.- Der Wirksamkeitsnachweis in der Therapie des Ovarialkarzinoms.- Strategien zum Abbruch von kontrollierten Therapiestudien - Probleme und gegenwärtig diskutierte Ansätze.- Integrierung von Beobachtungen aus dem nichtärztlichen Bereich in die Krankheitsverlaufsanalysen.- Ergebnisbericht der Moderatoren: Workshop 3 Kontrollierte klinische Studien.- Klinische Datenverarbeitung in der Fakultät für Medizin der Technischen Universität München.- Klinische Basisdokumentation als Teil eines Informations-Systems in einem Rehabilitations-Krankenhaus Konzeption und Implementierung.- Klinische Dokumentation an einer Neurochirurgischen Klinik.- Dialogunterstützte klinische Dokumentation am Universitätsklinikum Göttingen.- Ergebnisbericht der Moderatoren: Workshop 4 Dokumentation und Verarbeitung klinischer Daten.- Verwaltung und Krankenhaus-Informationssystem Eine Strukturanalyse.- Untersuchung zur Inanspruchnahme eines Universitäts klinikums im stationären und ambulanten Bereich - durchgeführt an den Universitätskliniken Marburg.- Sind “Kurzlieger” einer Medizinischen Klinik für die Unterbringung in Hostelbetten geeignet? Die Bedeutung der Diagnosestatistik bei einer Planungsaufgabe.- Personalbedarfsplanung für den Krankenhaus-Pflegebereich mit Modellen der linearen Programmierung.- Lagerhaltung verderblicher medizinischer Güter.- Bedarfsgesteuerte Blutspenden mit TRAMIDIS.- Ergebnisbericht der Moderatoren: Workshop 5 Medizinökonomie.- Autorenverzeichnis.

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Book SynopsisNeural networks are a computing paradigm that is finding increasing attention among computer scientists. In this book, theoretical laws and models previously scattered in the literature are brought together into a general theory of artificial neural nets. Always with a view to biology and starting with the simplest nets, it is shown how the properties of models change when more general computing elements and net topologies are introduced. Each chapter contains examples, numerous illustrations, and a bibliography. The book is aimed at readers who seek an overview of the field or who wish to deepen their knowledge. It is suitable as a basis for university courses in neurocomputing.Trade Review"If you want a systematic and thorough overview of neural networks, need a good reference book on this subject, or are giving or taking a course on neural networks, this book is for you." Computing ReviewsTable of Contents1. The Biological Paradigm.- 1.1 Neural computation.- 1.1.1 Natural and artificial neural networks.- 1.1.2 Models of computation.- 1.1.3 Elements of a computing model.- 1.2 Networks of neurons.- 1.2.1 Structure of the neurons.- 1.2.2 Transmission of information.- 1.2.3 Information processing at the neurons and synapses.- 1.2.4 Storage of information — learning.- 1.2.5 The neuron — a self-organizing system.- 1.3 Artificial neural networks.- 1.3.1 Networks of primitive functions.- 1.3.2 Approximation of functions.- 1.3.3 Caveat.- 1.4 Historical and bibliographical remarks.- 2. Threshold Logic.- 2.1 Networks of functions.- 2.1.1 Feed-forward and recurrent networks.- 2.1.2 The computing units.- 2.2 Synthesis of Boolean functions.- 2.2.1 Conjunction, disjunction, negation.- 2.2.2 Geometric interpretation.- 2.2.3 Constructive synthesis.- 2.3 Equivalent networks.- 2.3.1 Weighted and unweighted networks.- 2.3.2 Absolute and relative inhibition.- 2.3.3 Binary signals and pulse coding.- 2.4 Recurrent networks.- 2.4.1 Stored state networks.- 2.4.2 Finite automata.- 2.4.3 Finite automata and recurrent networks.- 2.4.4 A first classification of neural networks.- 2.5 Harmonic analysis of logical functions.- 2.5.1 General expression.- 2.5.2 The Hadamard—Walsh transform.- 2.5.3 Applications of threshold logic.- 2.6 Historical and bibliographical remarks.- 3.Weighted Networks — The Perceptron.- 3.1 Perceptrons and parallel processing.- 3.1.1 Perceptrons as weighted threshold elements.- 3.1.2 Computational limits of the perceptron model.- 3.2 Implementation of logical functions.- 3.2.1 Geometric interpretation.- 3.2.2 The XOR problem.- 3.3 Linearly separable functions.- 3.3.1 Linear separability.- 3.3.2 Duality of input space and weight space.- 3.3.3 The error function in weight space.- 3.3.4 General decision curves.- 3.4 Applications and biological analogy.- 3.4.1 Edge detection with perceptrons.- 3.4.2 The structure of the retina.- 3.4.3 Pyramidal networks and the neocognitron.- 3.4.4 The silicon retina.- 3.5 Historical and bibliographical remarks.- 4. Perceptron Learning.- 4.1 Learning algorithms for neural networks.- 4.1.1 Classes of learning algorithms.- 4.1.2 Vector notation.- 4.1.3 Absolute linear separability.- 4.1.4 The error surface and the search method.- 4.2 Algorithmic learning.- 4.2.1 Geometric visualization.- 4.2.2 Convergence of the algorithm.- 4.2.3 Accelerating convergence.- 4.2.4 The pocket algorithm.- 4.2.5 Complexity of perceptron learning.- 4.3 Linear programming.- 4.3.1 Inner points of polytopes.- 4.3.2 Linear separability as linear optimization.- 4.3.3 Karmarkar’s algorithm.- 4.4 Historical and bibliographical remarks.- 5. Unsupervised Learning and Clustering Algorithms.- 5.1 Competitive learning.- 5.1.1 Generalization of the perceptron problem.- 5.1.2 Unsupervised learning through competition.- 5.2 Convergence analysis.- 5.2.1 The one-dimensional case — energy function.- 5.2.2 Multidimensional case — the classical methods.- 5.2.3 Unsupervised learning as minimization problem.- 5.2.4 Stability of the solutions.- 5.3 Principal component analysis.- 5.3.1 Unsupervised reinforcement learning.- 5.3.2 Convergence of the learning algorithm.- 5.3.3 Multiple principal components.- 5.4 Some applications.- 5.4.1 Pattern recognition.- 5.4.2 Image compression.- 5.5 Historical and bibliographical remarks.- 6. One and Two Layered Networks.- 6.1 Structure and geometric visualization.- 6.1.1 Network architecture.- 6.1.2 The XOR problem revisited.- 6.1.3 Geometric visualization.- 6.2 Counting regions in input and weight space.- 6.2.1 Weight space regions for the XOR problem.- 6.2.2 Bipolar vectors.- 6.2.3 Projection of the solution regions.- 6.2.4 Geometric interpretation.- 6.3 Regions for two layered networks.- 6.3.1 Regions in weight space for the XOR problem.- 6.3.2 Number of regions in general.- 6.3.3 Consequences.- 6.3.4 The Vapnik—Chervonenkis dimension.- 6.3.5 The problem of local minima.- 6.4 Historical and bibliographical remarks.- 7. The Backpropagation Algorithm.- 7.1 Learning as gradient descent.- 7.1.1 Differentiable activation functions.- 7.1.2 Regions in input space.- 7.1.3 Local minima of the error function.- 7.2 General feed-forward networks.- 7.2.1 The learning problem.- 7.2.2 Derivatives of network functions.- 7.2.3 Steps of the backpropagation algorithm.- 7.2.4 Learning with backpropagation.- 7.3 The case of layered networks.- 7.3.1 Extended network.- 7.3.2 Steps of the algorithm.- 7.3.3 Backpropagation in matrix form.- 7.3.4 The locality of backpropagation.- 7.3.5 Error during training.- 7.4 Recurrent networks.- 7.4.1 Backpropagation through time.- 7.4.2 Hidden Markov Models.- 7.4.3 Variational problems.- 7.5 Historical and bibliographical remarks.- 8. Fast Learning Algorithms.- 8.1 Introduction — classical backpropagation.- 8.1.1 Backpropagation with momentum.- 8.1.2 The fractal geometry of backpropagation.- 8.2 Some simple improvements to backpropagation.- 8.2.1 Initial weight selection.- 8.2.2 Clipped derivatives and offset term.- 8.2.3 Reducing the number of floating-point operations.- 8.2.4 Data decorrelation.- 8.3 Adaptive step algorithms.- 8.3.1 Silva and Almeida’s algorithm.- 8.3.2 Delta-bar-delta.- 8.3.3 Rprop.- 8.3.4 The Dynamic Adaption algorithm.- 8.4 Second-order algorithms.- 8.4.1 Quickprop.- 8.4.2 QRprop.- 8.4.3 Second-order backpropagation.- 8.5 Relaxation methods.- 8.5.1 Weight and node perturbation.- 8.5.2 Symmetric and asymmetric relaxation.- 8.5.3 A final thought on taxonomy.- 8.6 Historical and bibliographical remarks.- 9. Statistics and Neural Networks.- 9.1 Linear and nonlinear regression.- 9.1.1 The problem of good generalization.- 9.1.2 Linear regression.- 9.1.3 Nonlinear units.- 9.1.4 Computing the prediction error.- 9.1.5 The jackknife and cross-validation.- 9.1.6 Committees of networks.- 9.2 Multiple regression.- 9.2.1 Visualization of the solution regions.- 9.2.2 Linear equations and the pseudoinverse.- 9.2.3 The hidden layer.- 9.2.4 Computation of the pseudoinverse.- 9.3 Classification networks.- 9.3.1 An application: NETtalk.- 9.3.2 The Bayes property of classifier networks.- 9.3.3 Connectionist speech recognition.- 9.3.4 Autoregressive models for time series analysis.- 9.4 Historical and bibliographical remarks.- 10. The Complexity of Learning.- 10.1 Network functions.- 10.1.1 Learning algorithms for multilayer networks.- 10.1.2 Hilbert’s problem and computability.- 10.1.3 Kolmogorov’s theorem.- 10.2 Function approximation.- 10.2.1 The one-dimensional case.- 10.2.2 The multidimensional case.- 10.3 Complexity of learning problems.- 10.3.1 Complexity classes.- 10.3.2 NP-complete learning problems.- 10.3.3 Complexity of learning with AND-OR networks.- 10.3.4 Simplifications of the network architecture.- 10.3.5 Learning with hints.- 10.4 Historical and bibliographical remarks.- 11. Fuzzy Logic.- 11.1 Fuzzy sets and fuzzy logic.- 11.1.1 Imprecise data and imprecise rules.- 11.1.2 The fuzzy set concept.- 11.1.3 Geometric representation of fuzzy sets.- 11.1.4 Fuzzy set theory, logic operators, and geometry.- 11.1.5 Families of fuzzy operators.- 11.2 Fuzzy inferences.- 11.2.1 Inferences from imprecise data.- 11.2.2 Fuzzy numbers and inverse operation.- 11.3 Control with fuzzy logic.- 11.3.1 Fuzzy controllers.- 11.3.2 Fuzzy networks.- 11.3.3 Function approximation with fuzzy methods.- 11.3.4 The eye as a fuzzy system — color vision.- 11.4 Historical and bibliographical remarks.- 12. Associative Networks.- 12.1 Associative pattern recognition.- 12.1.1 Recurrent networks and types of associative memories.- 12.1.2 Structure of an associative memory.- 12.1.3 The eigenvector automaton.- 12.2 Associative learning.- 12.2.1 Hebbian learning — the correlation matrix.- 12.2.2 Geometric interpretation of Hebbian learning.- 12.2.3 Networks as dynamical systems — some experiments.- 12.2.4 Another visualization.- 12.3 The capacity problem.- 12.4 The pseudoinverse.- 12.4.1 Definition and properties of the pseudoinverse.- 12.4.2 Orthogonal projections.- 12.4.3 Holographic memories.- 12.4.4 Translation invariant pattern recognition.- 12.5 Historical and bibliographical remarks.- 13. The Hopfield Model.- 13.1 Synchronous and asynchronous networks.- 13.1.1 Recursive networks with stochastic dynamics.- 13.1.2 The bidirectional associative memory.- 13.1.3 The energy function.- 13.2 Definition of Hopfield networks.- 13.2.1 Asynchronous networks.- 13.2.2 Examples of the model.- 13.2.3 Isomorphism between the Hopfield and Ising models.- 13.3 Converge to stable states.- 13.3.1 Dynamics of Hopfield networks.- 13.3.2 Covergence proof.- 13.3.3 Hebbian learning.- 13.4 Equivalence of Hopfield and perceptron learning.- 13.4.1 Perceptron learning in Hopfield networks.- 13.4.2 Complexity of learning in Hopfield models.- 13.5 Parallel combinatorics.- 13.5.1 NP-complete problems and massive parallelism.- 13.5.2 The multiflop problem.- 13.5.3 The eight rooks problem.- 13.5.4 The eight queens problem.- 13.5.5 The traveling salesman.- 13.5.6 The limits of Hopfield networks.- 13.6 Implementation of Hopfield networks.- 13.6.1 Electrical implementation.- 13.6.2 Optical implementation.- 13.7 Historical and bibliographical remarks.- 14. Stochastic Networks.- 14.1 Variations of the Hopfield model.- 14.1.1 The continuous model.- 14.2 Stochastic systems.- 14.2.1 Simulated annealing.- 14.2.2 Stochastic neural networks.- 14.2.3 Markov chains.- 14.2.4 The Boltzmann distribution.- 14.2.5 Physical meaning of the Boltzmann distribution.- 14.3 Learning algorithms and applications.- 14.3.1 Boltzmann learning.- 14.3.2 Combinatorial optimization.- 14.4 Historical and bibliographical remarks.- 15. Kohonen Networks.- 15.1 Self-organization.- 15.1.1 Charting input space.- 15.1.2 Topology preserving maps in the brain.- 15.2 Kohonen’s model.- 15.2.1 Learning algorithm.- 15.2.2 Mapping high-dimensional spaces.- 15.3 Analysis of convergence.- 15.3.1 Potential function — the one-dimensional case.- 15.3.2 The two-dimensional case.- 15.3.3 Effect of a unit’s neighborhood.- 15.3.4 Metastable states.- 15.3.5 What dimension for Kohonen networks?.- 15.4 Applications.- 15.4.1 Approximation of functions.- 15.4.2 Inverse kinematics.- 15.5 Historical and bibliographical remarks.- 16. Modular Neural Networks.- 16.1 Constructive algorithms for modular networks.- 16.1.1 Cascade correlation.- 16.1.2 Optimal modules and mixtures of experts.- 16.2 Hybrid networks.- 16.2.1 The ART architectures.- 16.2.2 Maximum entropy.- 16.2.3 Counterpropagation networks.- 16.2.4 Spline networks.- 16.2.5 Radial basis functions.- 16.3 Historical and bibliographical remarks.- 17. Genetic Algorithms.- 17.1 Coding and operators.- 17.1.1 Optimization problems.- 17.1.2 Methods of stochastic optimization.- 17.1.3 Genetic coding.- 17.1.4 Information exchange with genetic operators.- 17.2 Properties of genetic algorithms.- 17.2.1 Convergence analysis.- 17.2.2 Deceptive problems.- 17.2.3 Genetic drift.- 17.2.4 Gradient methods versus genetic algorithms.- 17.3 Neural networks and genetic algorithms.- 17.3.1 The problem of symmetries.- 17.3.2 A numerical experiment.- 17.3.3 Other applications of GAs.- 17.4 Historical and bibliographical remarks.- 18. Hardware for Neural Networks.- 18.1 Taxonomy of neural hardware.- 18.1.1 Performance requirements.- 18.1.2 Types of neurocomputers.- 18.2 Analog neural networks.- 18.2.1 Coding.- 18.2.2 VLSI transistor circuits.- 18.2.3 Transistors with stored charge.- 18.2.4 CCD components.- 18.3 Digital networks.- 18.3.1 Numerical representation of weights and signals.- 18.3.2 Vector and signal processors.- 18.3.3 Systolic arrays.- 18.3.4 One-dimensional structures.- 18.4 Innovative computer architectures.- 18.4.1 VLSI microprocessors for neural networks.- 18.4.2 Optical computers.- 18.4.3 Pulse coded networks.- 18.5 Historical and bibliographical remarks.

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Book SynopsisDie Biometrie ist eine neue Arbeitsmethode zur Aufklärung der Ursachen des Phänomens der reproduzierbaren Bewegung in der Biologie. Die Arbeitsweise der Biometrie macht es möglich, aus dem Längenverhältnis der Kreuzbänder des Kniegelenkes und der konkreten Längenangabe des hinteren Kreuzbandes das Kniesteuersystem a priori räumlich zu entwickeln, die Beinlänge und die dazugehörende Körpergröße zu bestimmen und das Hüftgelenk aus dem Kniesteuersystem abzuleiten. Die Erkenntnis, daß die unbekannten biologischen Bewegungssysteme selbstverwirklichte biometrische kräftefreie Gesetzlichkeiten verkörpern, ist richtungsweisend für alle Disziplinen, die sich mit dem Lebendigen beschäftigen.Table of ContentsEinführung.- I Empirisch-geometrische Untersuchungen des Kniegelenks. Historischer Überblick, Problemstellung, Bandstrukturen, Beuge- und Streckbewegung sowie Transversalbewegung.- 1 Historischer Überblick und Problemstellung.- 2 Klassische und relativistische Denkweise in der Physik.- 3 Grundsätzliches zur Analyse unbekannter Bewegungssysteme.- 3.1 Die nicht zielführende Analyse eines unbekannten Bewegungssystems.- 3.2 Die zielführende Analyse eines „unbekannten“ technischen Bewegungssystems.- 3.2.1 Untersuchung aus der Bewegung heraus.- 3.2.2 Untersuchung von Bewegungssystemen in Ruhelage.- 3.3 Die zielführende Analyse eines unbekannten, vom menschlichen Geist nicht erfundenen biologischen Bewegungssystems (Kniegelenk).- 4 Kinematik der Beuge- und Streckbewegung des Kniegelenks.- 4.1 Kinematik der Kreuzbänder.- 4.2 Achsen des Kniegelenks und Krümmungsmittelpunkte der Oberschenkelkondylen (Koppelhüllkurven und Hüllflächen).- 4.3 Kondylenformen.- 4.4 Dach der Fossa intercondylaris.- 4.5 Retroposition des Condylus femoris und des Tibiaplateaus.- 4.6 Abroll- und Gleitbewegung von Ober- und Unterschenkelkondylen.- 5 Die orthogonale Kraftübertragung an den Berührungsstellen der Gelenkflächen.- 6 Die Geschwindigkeitsverteilung bei der Bewegung des Unterschenkels.- 7 Das Kniegelenk — ein stufenloses Getriebe.- 8 Die Schlußrotation und die sekundäre Verformung der Oberschenkelkondylen.- 8.1 Schlußrotation.- 8.2 Condylus lateralis femoris.- 8.3 Condylus medialis femoris.- 9 Die kinematische Beziehung der Kreuzbänder (Steuersystem) zu den Kollateralbändern — Scheitel- und Angelkubik.- 9.1 Lig. collaterale mediale.- 9.2 Das Lig. collaterale laterale.- 9.3 Der Ball-Punkt.- 9.4 Definition der Scheitel- und Angelkubik.- 9.5 Zur Konstruktion der Scheitel- und Angelkubik.- 9.6 Symmetrische Winkelschleife.- 10 Das Kniegelenk — ein Vierstabgetriebe.- 11 Die Synoviapumpe des Kniegelenks.- 11.1 Die Gelenkkapsel.- 12 Pro- und Supination des Unterschenkels und die Gegenbewegung des Oberschenkels.- 12.1 Das „nichtdurchschlagende Gelenkviereck“.- 12.2 Die Drehachsen für die Transversalbewegung (Polkurven des nichtdurchschlagenden Gelenkvierecks“).- 12.3 Der „Nachlauf des Kniegelenks.- 12.4 Die Asymptoten des „nichtdurchschlagenden Gelenkvierecks“.- II Inversion r·?r = ± c2, die grundsätzliche Beziehung des ruhenden zum bewegten System. Elementargeometrie mit Anwendungsbeispielen aus der Physik.- 13 Die inverse Transformation, das Ordnungsprinzip, der Algorithmus der Vertebraten.- 13.1 Reproduzierbare ebene Bewegung und Inversion.- 13.1.1 Ableitung der Euler-Savary-Gleichung.- 13.2 Die Inversion-das Plücker-Rechenverfahren (1834).- 13.3 Antiparallele.- 13.4 Der Inversionskreis „i“.- 13.5 Polarität.- 13.6 Potenz.- 13.7 Inversion einer Geraden.- 13.8 Winkeltreue der Inversion.- 13.9 Winkel- und Längenverhältnisse am Einheitskreis.- 13.10 Abteilung der 2. Elementargleichung.- 13.11 Das Abstandslängenverhältnis inverser Punktepaare P und P?.- 13.12 Das Längenverhältnis r: z?.- 13.13 Die duale Bedeutung von „?,“.- 13.14 Inversion eines Punktes mit dem Zirkel.- 13.15 Symmetrische Teilung einer Strecke AB mit dem Zirkel.- 13.16 Inversion einer Geraden mit dem Zirkel.- 13.17 Inversion eines Kreises mit dem Zirkel.- 13.18 Die Verhältniszahl ? vom Punkt „S“ aus betrachtet.- 13.18.1 Konstruktion der Leitlinien der Parabel mit dem Zirkel..- 13.19 Das Längenverhältnis ? und die Ellipse.- 14 Fokalkegelschnitt.- 14.1 Die Beziehung der Parameter der Ellipse und Hyperbel eines Fokalkegelschnitts.- 14.2 Die inversen Beziehungen der Parameter eines Fokalkegelschnitts.- 14.3 Scheitelkreise.- 14.4 Die Beziehung der Halbparameter pb und pe.- 14.5 Inversion der Kegelschnitte.- 15 Inversion und Influenz.- 16 Inversion und Ohm-Widerstand.- 17 Der „goldene Schnitt“ — ein Spezialfall der Inversion.- III Konstruktion des Steuersystems des Kniegelenks (windschiefes Gelenkviereck) — kinetostatische Untersuchung.- 18 Das Steuersystem der Beuge- und Streckbewegung.- 19 Die konstruktive Entwicklung des Steuersystems im Aufriß (überschlagenes Gelenkviereck).- 19.1 Das Längenverhältnis ? des vorderen und hinteren Kreuzbandes und seine damit bestimmten Winkel ?, ?, ?.- 19.2 Der Abstand f des Tibiaplateaus vom Dach der Fossa intercondylaris.- 19.3 Das Tibiaplateau p ist das inverse Abbild der Scheitelkubik des inversen Steuersystems.- 19.4 Die Wälznormale n0 und Wälztangente ?0.- 19.5 Konstruktion des Parameters h.- 19.6 Entwicklung des kleinen Steuersystems ABA*B*.- 19.7 Die Radien der zerfallenen Scheitel-und Angelkubik.- 19.8 Die Radien der Scheitelkubik rs und der Angelkubik rA durch ? und hk ausgedrückt.- 19.9 Der Winkel ? durch ? ausgedrückt.- 19.10 Der Wendekreis w und sein Durchmesser ?.- 19.11 Tibiaplateau und Dach der Fossa intercondylaris.- 19.12 Der Proportionalitätsfaktor ?.- 19.13 Der Proportionalitätsfaktor ? durch ? ausgedrückt.- 19.14 Der Durchmesser 2rA der zerfallenen Angelkubik Ak des kleinen Steuersystems und der Wendekreisdurchmesser ?0 des großen Steuersystems.- 19.15 Das Verhältnis der Konstanten sv und shk und die entsprechenden Winkel ?1 und ?2.- 19.16 Die Retroversion des Tibiaplateaus.- 20 Das Steuersystem der Transversalbewegung. Ableitung des Grundrisses — „nichtdurchschlagendes Gelenkviereck“ — aus dem Aufriß — „überschlagenes Gelenkviereck“.- 20.1 Konstruktion der Wälztangente nach Bobillier.- 20.2 Die Beziehung von rv und $$ {r_{{{h_k}}}} $$ bzw. $$ {r_{{v{d_0}}}} $$.- und $$ {r_{{hk{d_0}}}} $$ im Aufriß.- 20.3 Entwicklung des nichtdurchschlagenden Gelenkvierecks (Grundriß des Steuersystems).- 20.4 Darstellung der räumlich versetzten Kreuzbandursprünge und Ansätze (Abstandslängen a? und b?).- 20.5 Die Beziehung von d0 und d?0.- 20.6 Lage der Wälztangenten t(As) (der Winkel o).- 20.7 Die Länge des vorderen und hinteren Kreuzbandes im Grundriß.- 20.8 Die Beziehung der Koppel p0 im Aufriß zum Steg d?0 im Grundriß.- 20.9 Die Beziehung zwischen ? und ?.- 20.10 Die Projektion der Asymptotenflächen t(As) des Grundrisses im Auf- und Seitenriß.- 20.10.1 Der Winkel ? im Aufriß.- 20.11 Der Winkel ? im Seitenriß.- 20.12 Die Krümmungsverwandtschaft X?X* des „nichtdurchschlagenden Gelenkvierecks“.- 20.13 Das räumliche Steuersystem.- 20.13.1 Die wahre Länge des vorderen Kreuzbandes ?* und des hinteren Kreuzbandes hk*.- 20.13.2 Darstellung der Kreuzungswinkel ? zwischen dem vorderen Kreuzband v0* und dem hinteren Kreuzband $$ h_{{{k_o}}}^{ * } $$ durch die entsprechenden Richtungskosinusse.- IV Die konstruktive Entwicklung der Beinlänge und Körpergröße aus dem Längenverhältnis ? der Kreuzbänder.- 21 Die Beinlänge und das Bewegungssystem Oberschenkel-Unterschenkel.- 21.1 Ober-und Unterschenkellänge.- 21.2 Der „Einbau“ des Steuersystems des Kniegelenks (kleines System) in das Bewegungssystem OSCH-USCH (großes System).- 21.3 Überstreckbarkeit des Bewegungssystems OSCH-USCH.- 21.4 Das hinfällige „Nußknackerprinzip“ des Kniegelenks.- 21.5 Die Fußhöhe und die Bewegungssysteme des Beines.- 21.6 Körpergröße.- V Entwicklung des proximalen Femurendes aus den Parametern des Kniegelenks.- 22 Entwicklung des Hüftgelenks aus dem Steuersystem des Kniegelenks.- 22.1 Das geometrische Grundkonzept des Hüftkopfes und der Hüftpfanne.- 22.2 Die individuelle Form des Hüftkopfes und der Hüftpfanne.- 22.3 Die Pascal-Schnecke als meridiane Schnittfigur der Kugelkonchoide und der Rotationskugelkonchoide.- 22.4 Kugelkonchoide.- 22.5 Rotationskugelkonchoid.- 22.6 Die Beziehung von Hüftkopf und Hüftpfanne.- 22.7 Der Drehpunkt des Hüftgelenks bei Schwingbewegungen.- 22.8 Berechnung der Scheitelkreisradien der Hüftpfanne und des Hüftkopfes.- 22.9 Inversion in der Gauß-Zahlenebene.- 22.10 Hyperbolische Inversion.- 22.11 Elliptische Inversion.- 22.12 Warum ist der Hüftkopf von Masse (Zellmasse) erfüllt?.- 22.13 Warum bildet die Hüftpfanne einen Hohlraum, an dem sich die Zellmassen außen anlagern?.- 22.14 Fovea capitis femoris.- 22.15 Antetorsion des proximalen Femurendes.- 22.16 Die konstruktive Lösung der Anlenkung des Hüftkopfes an den Schenkelhals und seine Beziehung zur Oberschenkelschaftachse..- 22.17 Die analytische Lösung der Anlenkung des Hüftkopfes an den Schenkelhals und seine Beziehung zum Oberschenkelschaft (Die Beziehung von CCD-Winkel und AT-Winkel).- 22.17.1 Zentralprojektion.- 22.17.2 Die konstruktive Entwicklung des AT-Winkels und die Länge des Schenkelhalses im Grundriß aus den Parametern ah (Kehlkreis) und ?1 (Öffnungswinkel des Richtkegels).- 22.17.3 Entwicklung des CCD-Winkels und die Schenkelhalslänge im Aufriß.- 22.17.4 Konstruktive Entwicklung des CCD- und AT-Winkels und die Schenkelhalslänge aus dem Längenverhältnis der Kreuzbänder ? und dem Hüftkopfparameter ah.- 22.17.5 Der AT-Winkel und die Ursache der verschiedenen Meßwerte.- 22.18 Schwankungsbreite der Winkelwerte der reellen CCD-Winkel.- 22.18.1 Mittelwert des CCD-Winkels.- 22.18.2 Obere Grenze der mittleren Schwankungsbreite des CCD-Winkels.- 22.18.3 Untere Grenze der mittleren Schwankungsbreite des CCD-Winkels.- 22.18.4 Oberer Extremwert des CCD-Winkels.- 22.18.5 Unterer Extremwert des CCD-Winkels.- Schlußwort und Zusammenfassung.

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Book SynopsisDie einzig anerkannte, kurative Therapieform zur Behandlung primärer und sekundärer Lebertumore ist die chirurgische Resektion. Nicht alle Tumore sind aufgrund ihrer Lage resektabel. Eine Navigationsunterstützung kann hier Abhilfe leisten. Exakte Bildregistrierungsverfahren für die Registrierung von Gefäßbäumen aus CT und Ultraschall sind dazu jedoch unerlässlich. Janine Olesch stellt Verfahren vor, mit deren Hilfe im intra-operativen Kontext eine Nachführung der Planungsdaten an die intra-operative Situation gelingt. Neben der Technik der Registrierung mit inexakten Landmarken beschreibt die Autorin auch das Konzept der 2D-3D-Registrierung. Zur methodischen Beschleunigung der Verfahren kommt eine Fokussierungsstrategie zur Registrierung besonders interessanter Regionen zum Einsatz.​Table of Contents​Problemstellung Navigierte Leberchirurgie.- Medizintechnische Grundlagen.- Grundlagen der numerischen Optimierung.- Grundlagen der Bildregistrierung.- Spezialisierte Registrierungsansätze.- Anwendungen in der navigierten Leberchirurgie​.

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Book SynopsisSebastian T. Gollmer entwickelt neue Methoden und Algorithmen für die Erstellung statistischer Formmodelle, die Formmodellierung und die formmodellbasierte Bildsegmentierung. Der Autor diskutiert ihre Vorteile gegenüber den jeweils etablierten Verfahren aus der Literatur und evaluiert den generellen Einfluss dieser drei Aspekte auf die erzielbare Segmentierungsgenauigkeit. Letzteres erfolgt sowohl unter Verwendung neu entwickelter und etablierter Evaluierungsverfahren als auch im Rahmen realer Anwendungen. Von besonderer praktischer Relevanz zeigen sich dabei die exzellenten, mit einem neuen vollautomatischen Algorithmus erzielten Ergebnisse für die Unterkiefersegmentierung.Table of ContentsStatistische Formmodelle.- Evaluierung der Korrespondenzgüte.- Untersuchung der Normalverteilungsannahme.- Kernbasierte Formmodellierung.- Relaxiertes aktives Formmodell.- Unterkiefer- und Abdomensegmentierung.

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Book SynopsisIn the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles. Table of ContentsIntroduction.- RelatedWork.- Development of Pattern Discovery Algorithms for Automotive Time Series.- Pattern-based Representative Cycles.- Evaluation.- Conclusion.

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Book SynopsisIn den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2022 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m.

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Book SynopsisIm Buch „Computergrafik und Bildverarbeitung“ finden Sie alles, was Sie für Studium und Praxis über Generierung und Verarbeitung von digitalen Bildern wissen möchten und wie Sie es anwenden. Das erfolgreiche didaktische Konzept wurde weiterentwickelt und liegt ab dieser dritten Auflage in zwei Teilen vor. „Computergrafik und Bildverarbeitung“ Band I führt den Leser durch die Themen der Computergrafik. Dabei werden das alte und neue OpenGL parallel dargestellt, um einen guten Zugang für Einsteiger und einen leichteren Übergang für Fortgeschrittene zu gewährleisten. Profitieren Sie von dem kostenlosen Online-Service: Bildverarbeitungswerkzeuge, Beispiel-Software und interaktive Vorlesungen (als HTML-Seiten mit Java-Applets und Praktikumsaufgaben).Trade Review"'Computergrafik und Bildverarbeitung' ist bestens für Informatik-Studenten oder Praktiker geeignet. Beide Themen werden in einfacher Sprache, aber auch mit Mathematik erklärt."www.it-rezensionen.de, 20.08.2007"Das Werk ist eine anspruchsvolle, aber verständlich geschriebene und didaktisch gut gemachte Darstellung der beiden Bereiche [Computergrafik und Bildbearbeitung]."ekz-Informationsdienst, ID 18/07.Table of ContentsInteraktive 3D-Computergrafik – OpenGL – Geometrische Grundobjekte – Koordinatensysteme und Transformationen – Verdeckung – Farben - Beleuchtungsmodelle – Textur-Mapping – Schatten – Szenengraphen – Cull-Algorithmen – GPU Programmierung mit CUDA und OpenCL

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Book SynopsisHuman action analyses and recognition are challenging problems due to large variations in human motion and appearance, camera viewpoint and environment settings. The field of action and activity representation and recognition is relatively old, yet not well-understood by the students and research community. Some important but common motion recognition problems are even now unsolved properly by the computer vision community. However, in the last decade, a number of good approaches are proposed and evaluated subsequently by many researchers. Among those methods, some methods get significant attention from many researchers in the computer vision field due to their better robustness and performance. This book will cover gap of information and materials on comprehensive outlook – through various strategies from the scratch to the state-of-the-art on computer vision regarding action recognition approaches. This book will target the students and researchers who have knowledge on image processing at a basic level and would like to explore more on this area and do research. The step by step methodologies will encourage one to move forward for a comprehensive knowledge on computer vision for recognizing various human actions.Table of ContentsIntroduction.- Low-level Image Processing for Action Representations.- Action Representation Approaches.- MHI – A Global-based Generic Approach.- Shape Representation and Feature Vector Analysis .- Action Datasets.-Challenges Ahead.

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Book SynopsisThis book constitutes the refereed proceedings of the 14th National Conference on Man-Machine Speech Communication, NCMMSC 2017, held in Lianyungang, China, in October 2017. The 13 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 39 submissions. The papers address issues such as challenging issues in speech recognition and enhancement, speaker and language recognition, speech synthesis, corpus and phonetic in speech technology, speech generation, speech analyzing and modelling, speech processing of ethnic minorities, speech emotion recognition and audio signal processing.Table of ContentsChallenging issues in speech recognition and enhancement.- Speaker and language recognition, speech synthesis.- Corpus and phonetic in speech technology.- Speech generation, speech analyzing and modelling.- Speech processing of ethnic minorities.- Speech emotion recognition.- Audio signal processing.

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Book SynopsisThis book features high-quality research papers presented at the 3rd International Conference on Computational Intelligence in Pattern Recognition (CIPR 2021), held at the Institute of Engineering and Management, Kolkata, West Bengal, India, on 24 – 25 April 2021. It includes practical development experiences in various areas of data analysis and pattern recognition, focusing on soft computing technologies, clustering and classification algorithms, rough set and fuzzy set theory, evolutionary computations, neural science and neural network systems, image processing, combinatorial pattern matching, social network analysis, audio and video data analysis, data mining in dynamic environments, bioinformatics, hybrid computing, big data analytics and deep learning. It also provides innovative solutions to the challenges in these areas and discusses recent developments.Table of ContentsApplication of Big Data and Machine Learning for Astrological Predictions.- A Comparative Analysis of Machine Learning Approaches in Personality Prediction Using MBTI.- Performance Analysis of OFDM System on Multipath Fading and Inter Symbol Interference (ISI) Using AWGN.- Object Detection and Classification from a Real Time Video using SSD and YOLO Models.- A skin cancer image detection interface tool using VLF support vector machine classification.- Convolutional Neural Networks based Sentence Level Classification of Crime Documents.- An optimum fuzzy EOQ model for deteriorating items with shortages in a particular period.- Bangla Spoken numerals recognition by using HMM.

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Book SynopsisThis book constitutes the refereed proceedings of the 16th Conference on Image and Graphics Technologies and Applications, IGTA 2021, held in Beijing, China in June, 2021. The 21 papers presented were carefully reviewed and selected from 86 submissions. They provide a forum for sharing progresses in the areas of image processing technology; image analysis and understanding; computer vision and pattern recognition; big data mining, computer graphics and VR, as well as image technology applications. The volume contains the following thematic blocks: image processing and enhancement techniques (image information acquisition, image/video coding, image/video transmission, image/video storage, compression, completion, dehazing, reconstruction and display, etc.); biometric identification techniques (biometric identification and authentication techniques including face, fingerprint, iris and palm-print, etc.); machine vision and 3D reconstruction (visual information acquisition, camera calibration, stereo vision, 3D reconstruction, and applications of machine vision in industrial inspection, etc.); image/video big data analysis and understanding (object detection and recognition, image/video retrieval, image segmentation, matching, analysis and understanding); computer graphics (modeling, rendering, algorithm simplification and acceleration techniques, realistic scene generation, 3D reconstruction algorithm, system and application, etc.); virtual reality and human-computer interaction (virtual scene generation techniques, tracing and positioning techniques for large-scale space, augmented reality techniques, human-computer interaction techniques based on computer vision, etc.); applications of image and graphics (image/video processing and transmission, biomedical engineering applications, information security, digital watermarking, text processing and transmission, remote sensing, telemetering, etc.); other research works and surveys related to the applications of image and graphics technology.Table of ContentsImage processing and enhancement techniques.- Biometric identification techniques.- Machine vision and 3D reconstruction.- Image/Video big data analysis and understanding.- Computer graphics.- Virtual reality and human-computer interaction.- Applications of image and graphics.

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Book SynopsisThis book introduces readers to the basic concepts, classical approaches, and the newest design, development, and applications of biometrics. It also provides a glimpse of future designs and research directions in biometrics. In addition, it discusses some latest concerns and issues in this area. Suitable for a wide range of readers, the book explains professional terms in plain English and is ahead of time. Some concepts and designs discussed are so new that commercial systems based on them may not arrive in the market in the next 10 to 20 years. Table of ContentsBasic Concepts, Classic Approaches and Newest Designs in Biometrics: Fingerprint Recognition. Face Recognition Iris Recognition. Speaker Recognition. Palm Print Recognition. Multimodal Biometrics.Classic Approaches and Newest Designs in Biometric Technologies and Systems: Biometrics-Based Smart ID Card. Smart Clothes for Biometrics. Challenges and Concerns in Biometrics: Spoof and Vulnerability of Biometrics. Accessibility, Usability, and Legal Challenges in Biometrics.Latest Design and the Future of Biometric Systems to Address the Challenges and Concerns in Biometrics: Cancelable Biometrics Continuous Biometric Verification. Future Trends in Biometrics.

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Book SynopsisChapter 1. Face Profile Biometric Systems: An Overview.- Chapter 2. Using Facial Attractiveness as a Soft Biometric Trait to Enhance Face Recognition Performance.- Chapter 3. An Examination and Comparison of Fairness of Face and Ocular Recognition Across Gender at NIR Spectrum.- Chapter 4. Assessment of Face Recognition Algorithms over Periocular and Binocular Areas of the Human Face to Check Authentication Accuracy in the Event of Occlusion.- Chapter 5. The Effectiveness of Quality Training on Facial Examination and Identification.- Chapter 6. AdvBiom: Adversarial Attacks on Biometric Matchers.- Chapter 7. Heterogeneous Face Recognition with Prepended Domain Transformers.- Chapter 8. Demographic Fairness and Accountability of Audio and Video based Unimodal and Bimodal Deepfake Detectors.- Chapter 9. On Assessing the Impact of Ocular Pathologies on the Performance of Deep Learning Ocular Based Recognition Systems in the Visible and NIR Bands.- Chapter 10. Distance-Based Classification of Biometric Images: Leveraging Deep Learning Models.- Chapter 11. BiFaceGAN: Bimodal Face Image Synthesis.- Chapter 12. On Designing a Head Pose Estimation Approach in the Thermal Band through GAN-based Image Synthesis.- Chapter 13. On Designing an Optimal Configuration and calibration of Computer Monitors for Facial Image Analysis in Forensic Examination.

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