Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Pokročilé rozpoznávání

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah
PI-ROZ ZK 4 3C
Garant předmětu:
Michal Haindl
Přednášející:
Cvičící:
Michal Haindl
Předmět zajišťuje:
katedra teoretické informatiky
Anotace:

Přednášky navazují na základní předmět Rozpoznávání 1 (MI-ROZ). V přednáškách budou vysvětleny základy statistického rozpoznávání založeného na vícerozměrných modelech, kontextová klasifikace a moderní aplikace rozpoznávání z oblasti strojového vnímání.

Požadavky:

Znalosti z předmětu MI-ROZ, statistika a pravděpodobnost, programování v jazyce C++.

Osnova přednášek:

1.Vícerozměrné modely.

2.Náhodná pole.

3.Rozpoznávání založené na vícerozměrných modelech.

4.Kontextová klasifikace.

5.Skryté markovské modely.

6.Víceklasifikátorové systémy.

7.Pokročilé metody odhadování parametrů.

8.Neřízená klasifikace.

9.Moderní metody výběru příznaků.

10.Benchmarking.

11.Normalizace dat a invarianty.

12.Analýza a syntéza obrazové informace.

13.Aplikace

Osnova cvičení:

1.Vícerozměrné modely.

2.Náhodná pole.

3.Rozpoznávání založené na vícerozměrných modelech.

4.Kontextová klasifikace.

5.Skryté markovské modely.

6.Víceklasifikátorové systémy.

7.Pokročilé metody odhadování parametrů.

8.Neřízená klasifikace.

9.Moderní metody výběru příznaků.

10.Benchmarking.

11.Normalizace dat a invarianty.

12.Analýza a syntéza obrazové informace.

13.Aplikace

Cíle studia:

Rozpoznávání je základem moderních přístupů k umělé inteligenci, strojovému vnímání, počítačové grafice a mnoha dalších příbuzných oborů, jako jsou získávání znalostí, hypermedia atd. Cílem předmětu je poskytnout pokročilé znalosti z oblasti rozpoznávání s důrazem na rozpoznávání založené na vícerozměrných statistických modelech s aplikacemi převážně v oblastech zpracování obrazové informace.

Studijní materiály:

- P. A. Devijver and J. Kittler, Pattern Recognition: A Statistical Approach, Prentice-Hall,1982.

- R. Duda and P. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification, J. Wiley, 2001.

- A. Webb, Statistical Pattern Recognition, J. Wiley, 2002.

- S.Theodoridis, K.Koutroumbas, Pattern Recognition, Elsevier, 2003.

- S. Z. Li, Markov Random Field Modeling in Image Analysis, Springer, 2009.

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 22. 4. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet1601906.html