A probabilistic approach to pattern-matching based on non-linear parameter optimization

机译：基于非线性参数优化的概率模式匹配方法

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This paper presents a concept for pattern-matching based on a parameter optimization system for optimization of constraints. The concept uses a non-linear parameter optimization method with an iterative variation of parameters. Boundary conditions and constraints are expressed as rules, managed by a specific rule engine. The method is applicable to a wide range of pattern-matching problems due to its dynamically parametrized restrictions. Pattern-matching is integrated in several applications in various scopes, such as gaming, audio, character recognition or augmented reality.

机译：本文提出了一种基于参数优化系统的模式匹配概念，用于约束的优化。该概念使用具有参数迭代变化的非线性参数优化方法。边界条件和约束表示为规则，由特定的规则引擎管理。该方法由于其动态参数化的限制而适用于范围广泛的模式匹配问题。模式匹配已集成在各种范围内的多个应用程序中，例如游戏，音频，字符识别或增强现实。

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来源
《2014 World Congress on Computer Applications and Information Systems》|2014年|1-5|共5页
会议地点 Hammamet(TN)
作者
John Christian; Lepich Thomas; Beitz Bernard; Moller Reinhard; Tutsch Dietmar;
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作者单位

Institute for Automation / Computer Science, Bergische Universit#x00E4;

t Wuppertal, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Color; Silicon; Syntactics;

机译：颜色;硅;句法；;

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