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クアッドツリー - 画像解析のための階層データ構造の探索 - cover

クアッドツリー - 画像解析のための階層データ構造の探索

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

クアッドツリーとは
 
クアッドツリーは、各内部ノードがちょうど 4 つの子を持つツリー データ構造です。 クオッドツリーはオクツリーの 2 次元類似物であり、2 次元空間を 4 つの象限または領域に再帰的に細分することによって分割するために最もよく使用されます。 リーフ セルに関連付けられたデータはアプリケーションによって異なりますが、リーフ セルは「興味深い空間情報の単位」を表します。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: クアッドツリー
 
第 2 章: オクツリー
 
第 3 章: R ツリー
 
第 4 章: バイナリ ツリー
 
第 5 章: B ツリー
 
第 6 章: AVL ツリー
 
第 7 章: 赤黒の木
 
第 8 章: 二分探索ツリー
 
第 9 章: バイナリ ヒープ
 
第 10 章: セグメント ツリー
 
(II) クアッドツリーに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのクアッドツリーの使用例。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の Quadtree に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 05/14/2024.
Print length: 174 pages.

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    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: インテリジェント文字認識
     
    第 2 章: 光学式文字認識
     
    第 3 章: 手書き認識
     
    第 4 章: 手書き
     
    第 5 章: 光学式マーク認識
     
    第 6 章: 文書処理
     
    第 7 章: データ入力係
     
    第 8 章: 自動識別とデータ キャプチャ
     
    第 9 章: ノイズの多いテキスト分析
     
    第 10 章: 認識
     
    (II) 応答インテリジェントな文字認識に関する一般のトップの質問。
     
    (III) さまざまな分野でのインテリジェントな文字認識の使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    strong>
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のインテリジェント文字認識について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章:  幅優先検索
     
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    第 3 章:  コンピュータ サイエンスにおけるガベージ コレクション
     
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    第 10 章:  反復深化深さ優先検索
     
    (ii) 幅優先検索に関する一般のよくある質問に答える。
     
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    本書の概要 対象者は
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類の広範囲にわたる最初の検索を希望する人です。
     
     
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