Gerhard Rigoll – författare
Interactive Collaborative Robotics
4th International Conference, ICR 2019, Istanbul, Turkey, August 20–25, 2019, Proceedings
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This book constitutes the refereed proceedings of the 4th International Conference on Interactive Collaborative Robotics, ICR 2019, held in Istanbul, Turkey, in August 2019.
The 32 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 46 submissions. They deal with challenges of human-robot interaction; robot control and behavior in social robotics and collaborative robotics; and applied robotic and cyber-physical systems.
Interactive Collaborative Robotics
5th International Conference, ICR 2020, St Petersburg, Russia, October 7-9, 2020, Proceedings
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This book constitutes the proceedings of the 5th International Conference on Interactive Collaborative Robotics, ICR 2020, held in St. Petersburg, Russia, in October 2020. The 31 papers presented were carefully reviewed and selected from 62 submissions. Challenges of human-robot interaction, robot control and behavior in social robotics and collaborative robotics, as well as applied robotic and cyber-physical systems are mainly discussed in the papers.
Interactive Collaborative Robotics
6th International Conference, ICR 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings
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This book constitutes the proceedings of the 6th International Conference on Interactive Collaborative Robotics, ICR 2021, held in St. Petersburg, Russia, in October 2021.
The 19 papers presented were carefully reviewed and selected from 40 submissions. Challenges of human-robot interaction, robot control and behavior in social robotics and collaborative robotics, as well as applied robotic and cyber-physical systems are mainly discussed in the papers.
Interactive Collaborative Robotics
First International Conference, ICR 2016, Budapest, Hungary, August 24-26, 2016, Proceedings
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Interactive Collaborative Robotics
Second International Conference, ICR 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings
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Interactive Collaborative Robotics
Third International Conference, ICR 2018, Leipzig, Germany, September 18–22, 2018, Proceedings
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Maschinelle Spracherkennung zur Verbesserung der Mensch-Maschine-Schnittstelle
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Ausgehend von den gängigen und bekannten Ein- und Ausgabegeräten gibt das Buch einen Überblick über die heute mögliche Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK). Dazu werden der Seh- und der Hörsinn, die momentan wichtigsten Modalitäten für die MMK, vorgestellt. Anschließend werden die Grundlagen der Dialogsysteme, der Wissensrepräsentation und der künstlichen Intelligenz entwickelt (Grammatiken, Zustandsautomaten, Suchverfahren) - unverzichtbare Elemente heutiger Mensch-Maschine-Schnittstellen. Die grundlegenden Algorithmen werden beschrieben, die in der Spracherkennung Verwendung finden (Abstandsklassifikatoren, Hidden-Markov-Modelle). Bei der bildbasierten MMK erfolgt zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Bildverarbeitung (Signaldarstellung in zwei Dimensionen, Filterung, morphologische Operationen). Danach werden die Methoden der bildbasierten MMK vorgestellt und algorithmische Lösungen vorgeschlagen: Gesichtsdetektion (z.B. Viola-Jones), Gesichtsidentifikation (z.B. Eigenfaces, Active Appearance Models) und Gesichtsverfolgung (z.B. ConDenSation).
Jedes Kapitel enthält Übungen mit ausführlichen Lösungen.
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Die 5. Auflage des Klassikers zur Statistischen Informationstechnik erfährt eine substantielle Erweiterung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie bietet somit einen ausgezeichneten Überblick über die beiden wichtigen Themen Mustererkennung/Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen.
Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen und die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation oder Clusterbildung mit unscharfen Partitionen werden berücksichtigt. Neben klassischen Verfahren der Detektion werden neuere, z.B. auf neuronale Netze und kernelbasierten Methoden aufbauende Klassifikatoren diskutiert.
Die Parameterschätzung behandelt neben Bayes- und Maximum-Likelihood-Ansätzen auch adaptive Verfahren. Wiener- und Kalman-Filter sind Beispiele zur Signalschätzung. Die Grundlagen werden durch Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert.
Geeignet für Studierende und für Ingenieure in der Praxis.
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