教學大綱與進度
課程基本資料:
學年期
課號
課程名稱
階段
學分
時數
修
教師
班級
人
撤
備註
99-1
141546
圖形識別
1
3.0
3
★
張陽郎
電機所
31
1
教學大綱與進度:
教師姓名
張陽郎
Email
ylchang@ntut.edu.tw
最後更新時間
2010-09-14 19:46:07
課程大綱
本課程介紹電腦科學中圖形識別的基本原理與相關技術,使學生了解各種圖形識別的分類方法,經由對分類問題的分析,瞭解如何將輸入樣本依不同特性加以分類,並熟悉圖形識別系統之相關議題如:分割、特徵擷取、分類、後處理、訓練、監督/非監督式學習、機器學習,進而了解分類問題,增進其解決實際圖形識別分類問題的能力。課程內容包括下列課題:圖形識別概論, Bayesian Decision Theory, Maximum-Likelihood, 非參數法學習, K-Nearest Neighbor Estimation, The Nearest-Neighbor Rule, Positive Boolean Function多分類器, Linear Discriminant Functions,高維資料分類, 分類正確率評估(Accuracy Assessments)及其他重要的應用,例如: 文件分析、生物辨識、影像監控、遙測影像分類、醫療診斷、資料探勘等概念,最後並透過相關論文的研讀及討論,了解近代圖形識別的最新發展趨勢。
課程進度
第1週 : 開學課程及相關規定說明 第2週 : Introduction to Pattern Recognition 第3週 : Bayesian Decision Theory (BDT)–Continuous Features 第4週 : BDT–Minimum-Error-Rate Classification 第5週 : BDT–Discrete Features 第6週 : Maximum-Likelihood & Bayesian Parameter Estimation 第7週 : Non-Parametric Classification - Density Estimation 第8週 : Linear Discriminant Functions 第9週 : High Dimensional Datasets (期中考週) 第10週 : PR of Remote Sensing (Midterm Project Proposal) 第11週 : PR of Biometric Certification 第12週 : PR of Video Surveillance 第13週 : Accuracy Assessment 第14週 : PR Special Topics in Parallel Computing 第15週 : PR Special Topics in High Performance Computing 第16週 : PR Term Project Presentation 第17週 : PR Term Project Presentation 第18週 : PR Term Project Presentation (期末考週)
評量方式與標準
1. 作業及平時成績 Assignments and problem sets (50%) 2. 專題 A PR term project (an oral presentation and a term paper) (50%)
使用教材、參考書目或其他
【遵守智慧財產權觀念,請使用正版教科書,不得使用非法影印教科書】
使用外文原文書:
參考書 Reference : Pattern Classification by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons
課程諮詢管道
備註