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パターン認識特論
科目
パターン認識特論
区分
電子情報工学専攻
授業コード
開講期
春
曜日・時限
単位数
2
単位
担当者名
山田 博三
授業の概要
画像を始めとするメディアのコンピュータによる認識・理解技術はパターン認識と呼ばれる。本講義では，パターン認識の手法と，新しい手法を開発する際の考え方について学ぶ。特に，その中で中心的な役割を果たす形状の照合技術に焦点を当てて，文書画像，医用画像，製品の外観検査，ロボットの視覚などにおける認識の例を見る。その中で認識系を通した連続非線形性の重要性について講ずると共に，最新技術について研究討議する。
到達目標
授業計画
テーマ
内容
第1回目
パターン認識とは
特徴ベクトル、特徴空間、最近傍則
第2回目
学習と識別関数
線形識別関数、パーセプトロン
第3回目
区分的線形識別関数
第4回目
誤差評価に基づく学習
Widrow-Hoffの学習規則
第5回目
誤差評価とパーセプトロン、誤差逆伝播法
第6回目
識別部
パラメトリック学習、ノンパラメトリック学習
第7回目
識別部の最適化
第8回目
特徴の評価とベイズ誤り確率
クラス内分散・クラス間分散
第9回目
ベイズ誤り確率
第10回目
特徴空間の変換
KL変換、
第11回目
線形判別法
第12回目
部分空間法
CLAFIC法
第13回目
直交部分空間法、学習部分空間法
第14回目
学習アルゴリズムの一般化
第15回目
学習アルゴリズムとベイズ決定則
使用テキスト
石井健一郎他、パターン認識、オーム社
参考文献
成績評価方法
更新日：
02/13/2008
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