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Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles
Second edition, 2024
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Open Access
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Synthetic data generation for the continuous development and testing of autonomous construction machinery
Automatisierungstechnik : AT, 2023-11, Vol.71 (11), p.953-968
2023
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The GOOSE Dataset for Perception in Unstructured Environments
2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2024, p.14838-14844
2024
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Features
Pattern Recognition, 2024, p.10-102
2024
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Introduction
Pattern Recognition, 2024
2024
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Intro
Pattern Recognition, 2024
2024
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Bibliography
Pattern Recognition, 2024, p.315-318
2024
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Glossary
Pattern Recognition, 2024, p.319-324
2024
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C Random processes
Pattern Recognition, 2024, p.311-314
2024
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Preface of 2nd edition
Pattern Recognition, 2024
2024
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Special classifiers
Pattern Recognition, 2024, p.191-256
2024
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General considerations
Pattern Recognition, 2024, p.180-190
2024
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B A primer on Lie theory
Pattern Recognition, 2024, p.307-310
2024
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Fundamentals and definitions
Pattern Recognition, 2024, p.1-9
2024
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Features
Pattern Recognition, 2024
2024
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Parameter free methods
Pattern Recognition, 2024, p.161-179
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Glossary
Pattern Recognition, 2024
2024
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Classifier-independent concepts
Pattern Recognition, 2024, p.273-292
2024
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A Solutions to the exercises
Pattern Recognition, 2024, p.293-306
2024
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Classification with nominal features
Pattern Recognition, 2024, p.257-272
2024
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Parameter estimation
Pattern Recognition, 2024, p.132-160
2024
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Bayesian decision theory
Pattern Recognition, 2024, p.103-131
2024
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Notation
Pattern Recognition, 2024
2024
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Index
Pattern Recognition, 2024, p.325-328
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