Zusammenfassung
In diesem Kapitel stehen Klassifikatoren mit überwachtem Lernverfahren im Vordergrund der Betrachtung (Duda und Hart 1973, Niemann 1983, Fukunaga 1990, Schürmann 1996). Sie sind von unüberwachten Klassifikatoren, auch Clusteranalyseverfahren genannt, zu unterscheiden, die vorwiegend zur Bildsegmentierung eingesetzt werden (vgl. Kap. 5.4). Überwachte Klassifikationsverfahren werden in der Mustererkennungs-Pipline (Kap. 3.1, Abb. 3.1) in der letzten Phase des Verarbeitungsprozesses eingesetzt, um Bildstrukturen anhand ihrer Merkmalsvektoren automatisch zu klassifizieren und zu erkennen.
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© 2009 Vieweg+Teubner | GWV Fachverlage GmbH
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Handels, H. (2009). Klassifikation und Bilderkennung. In: Medizinische Bildverarbeitung. Vieweg+Teubner. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-9571-4_7
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8348-9571-4_7
Publisher Name: Vieweg+Teubner
Print ISBN: 978-3-8351-0077-0
Online ISBN: 978-3-8348-9571-4
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