Skip to main content

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Overview: Classification

verfasst von : Christian Demant, Carsten Garnica, Bernd Streicher-Abel

Erschienen in: Industrial Image Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This chapter will give a brief general introduction into the field of classification and an overview of some important types of classifiers. Classification is a research area in its own right, which over the last 40 years has combined results from disciplines as different as biology, psychology, mathematics, and computer science. Covering such an extensive and varied scientific field with even a minimal claim to completeness is naturally beyond the scope of this text, as is treating all commonly used types of classifiers in mathematical detail. Yet we will at least mention the principal types to give the reader some orientation in this important area of pattern recognition tasks. We will therefore discuss the multilayer perceptron neural network used in the pattern recognition examples of Chap. 5 in depth.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Fußnoten
1
For analog values it would actually be correct to speak of probability densities, but the basic argumentation stays the same.
 
2
There is some disagreement in the literature about the nomenclature; some authors call this a three-layered network since there are three layers of processing units, others speak of two-layered networks, arguing that the input layer only collects the input values and performs no processing itself.
 
3
Again various notational conventions are used in the literature; we will always name the unit from which the connection goes out first, the receiving unit last.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Bishop CM (1995) Neural networks and pattern recognition. Oxford University Press, Oxford Bishop CM (1995) Neural networks and pattern recognition. Oxford University Press, Oxford
Zurück zum Zitat Bronstein IN, Semendjajew KA, Musiol G, Mühlig H (2005) Taschenbuch der Mathematik, 6th edn. Harri Deutsch, Frankfurt a. M Bronstein IN, Semendjajew KA, Musiol G, Mühlig H (2005) Taschenbuch der Mathematik, 6th edn. Harri Deutsch, Frankfurt a. M
Zurück zum Zitat Kohonen T (1989) Self-organization and associative memory. Springer, BerlinCrossRef Kohonen T (1989) Self-organization and associative memory. Springer, BerlinCrossRef
Zurück zum Zitat Pao YH (1989) Adaptive pattern recognition and neural networks. Addison-Wesley, Reading Pao YH (1989) Adaptive pattern recognition and neural networks. Addison-Wesley, Reading
Zurück zum Zitat Reilly DL, Cooper LN, Elbaum C (1982) A neural model for category learning. Biol Cybern 45:35–41CrossRef Reilly DL, Cooper LN, Elbaum C (1982) A neural model for category learning. Biol Cybern 45:35–41CrossRef
Zurück zum Zitat Schürmann J (1977) Polynomklassifikatoren für die Zeichenerkennung: Ansatz, Adaption. Anwendungen. R, MünchenMATH Schürmann J (1977) Polynomklassifikatoren für die Zeichenerkennung: Ansatz, Adaption. Anwendungen. R, MünchenMATH
Zurück zum Zitat Smith M (1993) Neural networks for statistical modeling. Van Nostrand Reinhold, New YorkMATH Smith M (1993) Neural networks for statistical modeling. Van Nostrand Reinhold, New YorkMATH
Zurück zum Zitat Zell A (1994) Simulation neuronaler Netze. Addison-Wesley, BonnMATH Zell A (1994) Simulation neuronaler Netze. Addison-Wesley, BonnMATH
Metadaten
Titel
Overview: Classification
verfasst von
Christian Demant
Carsten Garnica
Bernd Streicher-Abel
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33905-9_6