Autor Zhang, David
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Título : Advanced Biometrics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, David, Autor ; Lu, Guangming, Autor ; Zhang, Lei, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 335 p. 30 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-61545-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal Identificación biométrica Ingeniería Biomédica Procesamiento de señales voz e imágenes Biometría Ingeniería Biomédica y Bioingeniería Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro describe una gama de nuevas tecnologías biométricas, como las tecnologías de huellas dactilares de alta resolución, huellas dactilares, revés multiespectral, huellas dactilares 3D, huellas de lengua, oído 3D e iris multiespectral. Además, presenta a los lectores algoritmos eficientes de extracción, coincidencia y fusión de características, además de desarrollar sistemas potenciales propios. Estas tecnologías y métodos biométricos avanzados se dividen de la siguiente manera: 1. Reconocimiento de huellas dactilares de alta resolución; 2. Verificación de huellas dactilares; 3. Otros datos biométricos manuales; y 4. Nueva biometría basada en la cabeza. Las tecnologías biométricas tradicionales, como las huellas dactilares, la cara, el iris y la palma de la mano, se han estudiado y abordado ampliamente en muchos libros de investigación. Sin embargo, todas estas tecnologías tienen sus propias ventajas y desventajas, y no existe un único tipo de tecnología biométrica que pueda utilizarse para todas las aplicaciones. En los últimos años se han desarrollado muchas tecnologías biométricas nuevas, especialmente en respuesta a nuevas aplicaciones. Las contribuciones aquí reunidas se centran en cómo desarrollar una nueva tecnología biométrica basada en los requisitos de aplicaciones esenciales y cómo diseñar algoritmos eficientes que produzcan un mejor rendimiento. Nota de contenido: OVERVIEW -- High Resolution Partial Fingerprint Alignment using Pore-Valley Descriptors -- Adaptive Fingerprint Pore Modeling and Extraction -- A Reference High Resolution using Minutiae and Pores -- Online Finger-Knuckle-Print Verification for Personal Authentication -- Phase Congruency Induced Local Features for FKP Verification -- Ensemble of Local and Global Information for Finger-Knuckle-Print Verification -- Reconstruction based FKP Verification with Score Level Adaptive Binary Fusion -- 3D Fingerprint Reconstruction and Recognition -- Multi-Spectral Backhand Authentication. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advanced Biometrics [documento electrónico] / Zhang, David, Autor ; Lu, Guangming, Autor ; Zhang, Lei, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 335 p. 30 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-61545-5
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Palabras clave: Procesamiento de la señal Identificación biométrica Ingeniería Biomédica Procesamiento de señales voz e imágenes Biometría Ingeniería Biomédica y Bioingeniería Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro describe una gama de nuevas tecnologías biométricas, como las tecnologías de huellas dactilares de alta resolución, huellas dactilares, revés multiespectral, huellas dactilares 3D, huellas de lengua, oído 3D e iris multiespectral. Además, presenta a los lectores algoritmos eficientes de extracción, coincidencia y fusión de características, además de desarrollar sistemas potenciales propios. Estas tecnologías y métodos biométricos avanzados se dividen de la siguiente manera: 1. Reconocimiento de huellas dactilares de alta resolución; 2. Verificación de huellas dactilares; 3. Otros datos biométricos manuales; y 4. Nueva biometría basada en la cabeza. Las tecnologías biométricas tradicionales, como las huellas dactilares, la cara, el iris y la palma de la mano, se han estudiado y abordado ampliamente en muchos libros de investigación. Sin embargo, todas estas tecnologías tienen sus propias ventajas y desventajas, y no existe un único tipo de tecnología biométrica que pueda utilizarse para todas las aplicaciones. En los últimos años se han desarrollado muchas tecnologías biométricas nuevas, especialmente en respuesta a nuevas aplicaciones. Las contribuciones aquí reunidas se centran en cómo desarrollar una nueva tecnología biométrica basada en los requisitos de aplicaciones esenciales y cómo diseñar algoritmos eficientes que produzcan un mejor rendimiento. Nota de contenido: OVERVIEW -- High Resolution Partial Fingerprint Alignment using Pore-Valley Descriptors -- Adaptive Fingerprint Pore Modeling and Extraction -- A Reference High Resolution using Minutiae and Pores -- Online Finger-Knuckle-Print Verification for Personal Authentication -- Phase Congruency Induced Local Features for FKP Verification -- Ensemble of Local and Global Information for Finger-Knuckle-Print Verification -- Reconstruction based FKP Verification with Score Level Adaptive Binary Fusion -- 3D Fingerprint Reconstruction and Recognition -- Multi-Spectral Backhand Authentication. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Advanced Fingerprint Recognition: From 3D Shape to Ridge Detail Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Feng, Autor ; Zhao, Qijun, Autor ; Zhang, David, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 214 p. 133 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1541285-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Identificación biométrica Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Biometría Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.248 Resumen: Las huellas dactilares se encuentran entre las modalidades biométricas más utilizadas y se han aplicado con éxito en diversos escenarios. Por ejemplo, en medicina forense, las huellas dactilares sirven como prueba legal importante; y en aplicaciones civiles, las huellas dactilares se utilizan para el control de acceso y asistencia, así como para otros servicios de identidad. Gracias a los avances en la tecnología de imágenes tridimensionales (3D) y de alta resolución, ahora es factible capturar huellas dactilares en 3D o de alta resolución para proporcionar información adicional e ir más allá de las características tradicionales, como los patrones de crestas globales y las singularidades de crestas locales utilizadas en Tareas convencionales de reconocimiento de huellas dactilares. Este libro presenta el estado del arte en la adquisición y análisis de huellas dactilares 3D y de alta resolución. Basado en la investigación de los autores, este libro se centra en el reconocimiento avanzado de huellas dactilares utilizando características de huellas dactilares en 3D (es decir, forma del dedo, características de nivel 0) o características de huellas dactilares de alta resolución (es decir, detalle de cresta, características de nivel 3). Es un recurso valioso para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en el campo de la visión por computadora, el reconocimiento de patrones, la práctica de seguridad/biometría, así como para investigadores interdisciplinarios. Nota de contenido: Preface -- Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Overview: 3D Fingerprints -- Chapter 3: 3D Fingerprint Generation -- Chapter 4: 3D Fingerprint Authentication -- Chapter 5: Applications of 3D Fingerprints -- Chapter 6: Overview: High Resolution Fingerprints -- Chapter 7: High Resolution Fingerprint Acquisition -- Chapter 8 : Fingerprint Pore Extraction -- Chapter 9: Pore-Based Partial Fingerprint Alignment -- Chapter 10: Fingerprint Pore Matching -- Chapter 11: Quality Assessment of High Resolution Fingerprints -- Chapter 12: Fusion of Extended Fingerprint Features -- Chapter 13: Book Review and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advanced Fingerprint Recognition: From 3D Shape to Ridge Detail [documento electrónico] / Liu, Feng, Autor ; Zhao, Qijun, Autor ; Zhang, David, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - X, 214 p. 133 ilustraciones, 109 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1541285--
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Palabras clave: Identificación biométrica Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Biometría Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.248 Resumen: Las huellas dactilares se encuentran entre las modalidades biométricas más utilizadas y se han aplicado con éxito en diversos escenarios. Por ejemplo, en medicina forense, las huellas dactilares sirven como prueba legal importante; y en aplicaciones civiles, las huellas dactilares se utilizan para el control de acceso y asistencia, así como para otros servicios de identidad. Gracias a los avances en la tecnología de imágenes tridimensionales (3D) y de alta resolución, ahora es factible capturar huellas dactilares en 3D o de alta resolución para proporcionar información adicional e ir más allá de las características tradicionales, como los patrones de crestas globales y las singularidades de crestas locales utilizadas en Tareas convencionales de reconocimiento de huellas dactilares. Este libro presenta el estado del arte en la adquisición y análisis de huellas dactilares 3D y de alta resolución. Basado en la investigación de los autores, este libro se centra en el reconocimiento avanzado de huellas dactilares utilizando características de huellas dactilares en 3D (es decir, forma del dedo, características de nivel 0) o características de huellas dactilares de alta resolución (es decir, detalle de cresta, características de nivel 3). Es un recurso valioso para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en el campo de la visión por computadora, el reconocimiento de patrones, la práctica de seguridad/biometría, así como para investigadores interdisciplinarios. Nota de contenido: Preface -- Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Overview: 3D Fingerprints -- Chapter 3: 3D Fingerprint Generation -- Chapter 4: 3D Fingerprint Authentication -- Chapter 5: Applications of 3D Fingerprints -- Chapter 6: Overview: High Resolution Fingerprints -- Chapter 7: High Resolution Fingerprint Acquisition -- Chapter 8 : Fingerprint Pore Extraction -- Chapter 9: Pore-Based Partial Fingerprint Alignment -- Chapter 10: Fingerprint Pore Matching -- Chapter 11: Quality Assessment of High Resolution Fingerprints -- Chapter 12: Fusion of Extended Fingerprint Features -- Chapter 13: Book Review and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Breath Analysis for Medical Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, David, Autor ; Guo, Dongmin, Autor ; Yan, Ke, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 309 p. 99 ilustraciones, 88 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-4322-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática Médica Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de la señal Informática de la Salud Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de señales voz e imágenes Índice Dewey: 610.285 Resumen: Este libro describe las tecnologías de procesamiento de señales respiratorias y sus aplicaciones en la clasificación y diagnóstico de muestras médicas. En primer lugar, proporciona una introducción completa a los métodos de adquisición de señales respiratorias, basados en diferentes tipos de sensores químicos, junto con el esquema optimizado de selección y adquisición de fusión. Luego presenta técnicas de preprocesamiento, como métodos de eliminación de deriva y extracción de características, y utiliza estudios de casos para explorar los métodos de clasificación. Por último, analiza direcciones de investigación prometedoras y posibles aplicaciones médicas del diagnóstico computarizado del aliento. Es un valioso recurso interdisciplinario para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en diversos campos, incluido el diagnóstico del aliento, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones y la biometría. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Literature Review -- 3. A Novel Breath Acquisition System Design -- 4. An LDA Based Sensor Selection Approach -- 5. Sensor Evaluation in a Breath Acquisition System -- 6. Improving the Transfer Ability of Prediction Models -- 7. Learning Classification and Regression Models for Breath Data with Drift based on Transfer Samples -- 8. A Transfer Learning Approach with Autoencoder for Correcting Instrumental Variation and Time-Varying Drift -- 9. Drift Correction using Maximum Independence Domain Adaptation -- 10. Feature Selection and Analysis on Correlated Breath Data -- 11. Breath Sample Identification by Sparse Representation-based Classification -- 12. Monitor Blood Glucose Levels via Sparse Representation Approach -- 13. Diabetics by Means of Breath Signal Analysis -- 14. A Breath Analysis System for Diabetes Screening and Blood Glucose Level Prediction. 15. A Novel Medical E-Nose Signal Analysis System -- 16. Book Review and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Breath Analysis for Medical Applications [documento electrónico] / Zhang, David, Autor ; Guo, Dongmin, Autor ; Yan, Ke, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - XIII, 309 p. 99 ilustraciones, 88 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-10-4322-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Informática Médica Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de la señal Informática de la Salud Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de señales voz e imágenes Índice Dewey: 610.285 Resumen: Este libro describe las tecnologías de procesamiento de señales respiratorias y sus aplicaciones en la clasificación y diagnóstico de muestras médicas. En primer lugar, proporciona una introducción completa a los métodos de adquisición de señales respiratorias, basados en diferentes tipos de sensores químicos, junto con el esquema optimizado de selección y adquisición de fusión. Luego presenta técnicas de preprocesamiento, como métodos de eliminación de deriva y extracción de características, y utiliza estudios de casos para explorar los métodos de clasificación. Por último, analiza direcciones de investigación prometedoras y posibles aplicaciones médicas del diagnóstico computarizado del aliento. Es un valioso recurso interdisciplinario para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en diversos campos, incluido el diagnóstico del aliento, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones y la biometría. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Literature Review -- 3. A Novel Breath Acquisition System Design -- 4. An LDA Based Sensor Selection Approach -- 5. Sensor Evaluation in a Breath Acquisition System -- 6. Improving the Transfer Ability of Prediction Models -- 7. Learning Classification and Regression Models for Breath Data with Drift based on Transfer Samples -- 8. A Transfer Learning Approach with Autoencoder for Correcting Instrumental Variation and Time-Varying Drift -- 9. Drift Correction using Maximum Independence Domain Adaptation -- 10. Feature Selection and Analysis on Correlated Breath Data -- 11. Breath Sample Identification by Sparse Representation-based Classification -- 12. Monitor Blood Glucose Levels via Sparse Representation Approach -- 13. Diabetics by Means of Breath Signal Analysis -- 14. A Breath Analysis System for Diabetes Screening and Blood Glucose Level Prediction. 15. A Novel Medical E-Nose Signal Analysis System -- 16. Book Review and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Computational Pulse Signal Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, David, Autor ; Zuo, Wangmeng, Autor ; Wang, Peng, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIV, 328 p. 154 ilustraciones, 110 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-4044-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de la señal Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de señales voz e imágenes Informática de la Salud Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro describe los últimos avances en el análisis de señales de pulso y sus aplicaciones en clasificación y diagnóstico. En primer lugar, proporciona una introducción completa a técnicas útiles para la adquisición de señales de pulso basadas en diferentes tipos de sensores de pulso junto con el esquema de adquisición optimizado. Luego presenta una serie de métodos de preprocesamiento y extracción de características, así como estudios de casos de los métodos de clasificación utilizados. Por último, analiza algunas direcciones prometedoras para el estudio futuro y las aplicaciones clínicas del análisis de la señal del pulso. El libro es un recurso valioso para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en el campo del diagnóstico de pulso, procesamiento de señales, reconocimiento de patrones y biometría. También es útil para quienes participan en investigaciones interdisciplinarias. Nota de contenido: 1. Introduction: Computational Pulse Diagnosis -- 2. Compound Pressure Signal Acquisition -- 3. Pulse Signal Acquisition Using Multi-Sensors -- 4. Baseline Wander Correction in Pulse Waveforms Using Wavelet-Based Cascaded Adaptive Filter -- 5. Detection of Saturation And Artifact -- 6. Optimized Preprocessing Framework for Wrist Pulse Analysis -- 7. Arrhythmic Pulses Detection -- 8. Spatial and Spectrum Feature Extraction -- 9. Generalized Feature Extraction for Wrist Pulse Analysis: from 1-D Time Series to 2-D Matrix -- 10. Characterization of Inter-Cycle Variations for Wrist Pulse Diagnosis -- 11. Edit Distance for Pulse Diagnosis -- 12. Modified Gaussian Models and Fuzzy C-Means -- 13. Modified Auto-Regressive Models -- 14. Combination of Heterogeneous Features for Wrist Pulse Blood Flow Signal Diagnosis via Multiple Kernel Learning -- 15. Comparison of Three Different Types of Wrist Pulse Signals -- 16. Comparison Between Pulse And Ecg -- 17. Disscusion and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Computational Pulse Signal Analysis [documento electrónico] / Zhang, David, Autor ; Zuo, Wangmeng, Autor ; Wang, Peng, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XIV, 328 p. 154 ilustraciones, 110 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-10-4044-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Procesamiento de la señal Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Procesamiento de señales voz e imágenes Informática de la Salud Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro describe los últimos avances en el análisis de señales de pulso y sus aplicaciones en clasificación y diagnóstico. En primer lugar, proporciona una introducción completa a técnicas útiles para la adquisición de señales de pulso basadas en diferentes tipos de sensores de pulso junto con el esquema de adquisición optimizado. Luego presenta una serie de métodos de preprocesamiento y extracción de características, así como estudios de casos de los métodos de clasificación utilizados. Por último, analiza algunas direcciones prometedoras para el estudio futuro y las aplicaciones clínicas del análisis de la señal del pulso. El libro es un recurso valioso para investigadores, profesionales y estudiantes de posgrado que trabajan en el campo del diagnóstico de pulso, procesamiento de señales, reconocimiento de patrones y biometría. También es útil para quienes participan en investigaciones interdisciplinarias. Nota de contenido: 1. Introduction: Computational Pulse Diagnosis -- 2. Compound Pressure Signal Acquisition -- 3. Pulse Signal Acquisition Using Multi-Sensors -- 4. Baseline Wander Correction in Pulse Waveforms Using Wavelet-Based Cascaded Adaptive Filter -- 5. Detection of Saturation And Artifact -- 6. Optimized Preprocessing Framework for Wrist Pulse Analysis -- 7. Arrhythmic Pulses Detection -- 8. Spatial and Spectrum Feature Extraction -- 9. Generalized Feature Extraction for Wrist Pulse Analysis: from 1-D Time Series to 2-D Matrix -- 10. Characterization of Inter-Cycle Variations for Wrist Pulse Diagnosis -- 11. Edit Distance for Pulse Diagnosis -- 12. Modified Gaussian Models and Fuzzy C-Means -- 13. Modified Auto-Regressive Models -- 14. Combination of Heterogeneous Features for Wrist Pulse Blood Flow Signal Diagnosis via Multiple Kernel Learning -- 15. Comparison of Three Different Types of Wrist Pulse Signals -- 16. Comparison Between Pulse And Ecg -- 17. Disscusion and Future Work. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Electronic Nose: Algorithmic Challenges Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, Lei, Autor ; Tian, Fengchun, Autor ; Zhang, David, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 339 p. 89 ilustraciones, 70 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1321672-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Identificación biométrica Bioinformática Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Biometría Biología Computacional y de Sistemas Informática de la Salud Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro presenta la tecnología clave de las narices electrónicas y describe sistemáticamente cómo se pueden utilizar las narices electrónicas para analizar olores automáticamente. Atrayendo a lectores de los campos de la inteligencia artificial, la informática, la ingeniería eléctrica, la electrónica y la ciencia de la instrumentación, aborda tres áreas principales: primero, los lectores aprenderán cómo aplicar algoritmos de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y procesamiento de señales a tareas de percepción reales. En segundo lugar, se les mostrará cómo hacer que sus algoritmos coincidan con sus sistemas una vez que los algoritmos no funcionen debido a la limitación de los recursos de hardware. En tercer lugar, los lectores aprenderán a crear esquemas y soluciones cuando los datos adquiridos de sus sistemas no sean estables debido a problemas fundamentales que afectan a los dispositivos perceptrones (por ejemplo, sensores). En resumen, el libro presenta y analiza las tecnologías clave y los nuevos desafíos algorítmicos en narices electrónicas y olfato artificial. El objetivo es promover la aplicación industrial de la tecnología de la nariz electrónica en detección ambiental, diagnóstico médico, control de calidad de alimentos, detección de explosivos, etc. y poner en valor los avances científicos en olfato artificial e inteligencia artificial. El libro ofrece una buena guía de referencia para los recién llegados al tema de las narices electrónicas, porque hace referencia a los principios y algoritmos básicos. Al mismo tiempo, presenta claramente los desafíos clave (como la deriva a largo plazo, la unicidad de la señal y la perturbación) y soluciones efectivas y eficientes, lo que lo hace igualmente valioso para los investigadores dedicados a la ciencia y la ingeniería de sensores, instrumentos, quimiometría, etc. Nota de contenido: Part 1 : Overview -- Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Literature Review -- Part 2 : E-nose Odor Recognition and Prediction: Challenge I -- Chapter 3. Heuristic and Bio-inspired Neural Network Model -- Chpater 4. Chaos based Neural Network Optimization Approach -- Chapter 5. Multilayer Perceptrons based Concentration Estimation, etc. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Electronic Nose: Algorithmic Challenges [documento electrónico] / Zhang, Lei, Autor ; Tian, Fengchun, Autor ; Zhang, David, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XV, 339 p. 89 ilustraciones, 70 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1321672--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Identificación biométrica Bioinformática Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Biometría Biología Computacional y de Sistemas Informática de la Salud Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro presenta la tecnología clave de las narices electrónicas y describe sistemáticamente cómo se pueden utilizar las narices electrónicas para analizar olores automáticamente. Atrayendo a lectores de los campos de la inteligencia artificial, la informática, la ingeniería eléctrica, la electrónica y la ciencia de la instrumentación, aborda tres áreas principales: primero, los lectores aprenderán cómo aplicar algoritmos de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y procesamiento de señales a tareas de percepción reales. En segundo lugar, se les mostrará cómo hacer que sus algoritmos coincidan con sus sistemas una vez que los algoritmos no funcionen debido a la limitación de los recursos de hardware. En tercer lugar, los lectores aprenderán a crear esquemas y soluciones cuando los datos adquiridos de sus sistemas no sean estables debido a problemas fundamentales que afectan a los dispositivos perceptrones (por ejemplo, sensores). En resumen, el libro presenta y analiza las tecnologías clave y los nuevos desafíos algorítmicos en narices electrónicas y olfato artificial. El objetivo es promover la aplicación industrial de la tecnología de la nariz electrónica en detección ambiental, diagnóstico médico, control de calidad de alimentos, detección de explosivos, etc. y poner en valor los avances científicos en olfato artificial e inteligencia artificial. El libro ofrece una buena guía de referencia para los recién llegados al tema de las narices electrónicas, porque hace referencia a los principios y algoritmos básicos. Al mismo tiempo, presenta claramente los desafíos clave (como la deriva a largo plazo, la unicidad de la señal y la perturbación) y soluciones efectivas y eficientes, lo que lo hace igualmente valioso para los investigadores dedicados a la ciencia y la ingeniería de sensores, instrumentos, quimiometría, etc. Nota de contenido: Part 1 : Overview -- Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Literature Review -- Part 2 : E-nose Odor Recognition and Prediction: Challenge I -- Chapter 3. Heuristic and Bio-inspired Neural Network Model -- Chpater 4. Chaos based Neural Network Optimization Approach -- Chapter 5. Multilayer Perceptrons based Concentration Estimation, etc. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Pattern Recognition and Machine Intelligence / Shankar, B. Uma ; Ghosh, Kuntal ; Mandal, Deba Prasad ; Ray, Shubhra Sankar ; Zhang, David ; Pal, Sankar K.
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