Mustererkennung vorlesung

Dies ist die Website für einen Kurs über Mustererkennung, wie in einem ersten Jahr Graduiertenkurs gelehrt (CSE555). Das hier vorgestellte Material ist vollständig genug, so dass es auch als Tutorial zum Thema dienen kann. Ein Großteil der Themen betrifft statistische Klassifizierungsmethoden. Dazu gehören generative Methoden, wie sie auf der Bayes-Entscheidungstheorie und verwandten Techniken der Parameterschätzung und Dichteschätzung basieren. Als nächstes kommen diskriminierende Methoden wie die Klassifizierung des nächsten Nachbarn, unterstützen Vektormaschinen. Künstliche neuronale Netzwerke, Klassifierkombination und Clustering sind weitere wichtige Komponenten der Mustererkennung. Die aktualisierten Folien werden kurz nach Abschluss des entsprechenden Vortrags im Internet veröffentlicht. Mustererkennungstechniken befassen sich mit der Theorie und den Algorithmen, abstrakte Objekte, z. B. Messungen an physischen Objekten, in Kategorien einzuordnen.

In der Regel werden die Kategorien im Voraus bekannt sein, obwohl es Techniken gibt, um die Kategorien zu erlernen (Clustering). Methoden der Mustererkennung sind in vielen Anwendungen wie Informationsabruf, Data Mining, Dokumentenbildanalyse und -erkennung, Computerlinguistik, Forensik, Biometrie und Bioinformatik nützlich. Sie können die Websites der verwandten Kurse, die ich über Data Mining und Machine Learning unterrichten, als ergänzendes Material nützlich finden. Anwendungen von Mustererkennungstechniken werden durch Projekte in der Fingerabdruckerkennung, Handschrifterkennung und Handschriftverifizierung demonstriert. Um sich auf einen anstehenden Vortrag vorzubereiten, schauen Sie sich die Dias des letzten Wintersemesters an. Projekt3: Writing Style Classification mit SVM und Fisher Linear Discriminant Part 2: Principal and Independent Component Analysis (PDF) entweder durch persönlichen Besuch der Sekretäre im Pattern Recognition Lab, am 09.138 in Martenstr. 3, 91058 Erlangen, oder per E-Mail an Kristina Müller unter müller(at)cs.fau.de oder bei Iris Koppe unter koppe(at)cs.fau.de . Achten Sie in Ihrer E-Mail, Ihren vollständigen Namen, Studentenausweis, Studienprogramm, Geburtsdatum, Anzahl der Credits und Art der Prüfung zu schreiben (z.B. benoteter Schein, unnoteter Schein, Prüfung durch meinCampus, etc.). . Sie müssen einen Zeitfenster für die Prüfung reservieren, unabhängig davon, ob Sie sich bei meinCampus angemeldet haben. Sie können dies tun, indem Sie: .

Wissen ist Ihre Belohnung. Verwenden Sie OCW, um Ihr eigenes lebenslanges Lernen zu leiten oder andere zu unterrichten. Wir bieten keine Gutschrift oder Zertifizierung für die Verwendung von OCW an. . Referenzlehrbücher: (i) Musterklassifizierung (2. Edition) von R. O. Duda, P. E. Hart und D.

Stork, Wiley 2002, (ii) Pattern Recognition and Machine Learning von C. Bishop, Springer 2006, und (iii) Statistics and the Evaluation of Evidence for Forensic Scientists by C. Aitken and F. Taroni, Wiley, 2004. . Ein Kurs in Wahrscheinlichkeit ist als Voraussetzung hilfreich. Die Reservierung eines Slots für die Prüfung ist erst nach dem 6. Januar 2013 möglich. Home » Kurse » Hirn- und Kognitionswissenschaften » Mustererkennung für Machine Vision » Vortragsnotizen zum Teilen. Laden Sie Dateien für später herunter. Senden Sie an Freunde und Kollegen. Ändern, Remixen und Wiederverwenden (denken Sie nur daran, OCW als Quelle zu nennen.) .

. Dies ist einer von über 2.200 Kursen auf OCW. Finden Sie Materialien für diesen Kurs auf den links verlinkten Seiten. Keine Registrierung oder Registrierung.