南台課程大綱
學年度 102學年第二學期 系所 資工系
課程名稱 圖訊識別 班級 碩研資工二甲
授課教師 林泓宏 點 閱 次 數 38
選修
選修
課程概述
希望透過課程講解,讓同學認識圖型識別相關理論,培養閱讀、研討新近圖型識別相關研究論文之能力,並透過分組合作,練習實作小型圖型識別專案系統。 (課程內容主要請參考英文課綱)
課程目標
課程大綱
1.圖型識別簡介
2.基礎數學
3.貝式決策理論
4.迴歸、估計與密度估計
5.分類
6.分群
7.濾波
8.特徵擷取
9.維度處理
10.效能評估
11.選擇性主題
12.論文研討
英文大綱
1.Introduction of Pattern Recognition
2.Basic Mathematics (E.g. Pseudo Inverse, Eigen Decomposition, SVD, Entropy, Basic Probabilities)
3.Bayesian Decision Theory (E.g., Bayesian Network)
4.Regression and Density Estimation (E.g., Linear Regression, ML/MAP Estimation, Parzen Window, Gaussian Mixture Modeling, Kernel Density Estimation)
5.Classification (E.g., Linear Perceptron, SVMs, Boosting, Decision Trees, Neural Networks)
6.Clustering (E.g., k-Means, Fuzzy k-Means, Spectral Clustering)
7.Filtering (E.g., Kalman Filtering, Particle Filtering)
8.Feature Extraction (E.g., Colors, Edges, Corners, Textures, Motion Vectors, Haar Wavelets)
9.Dimensionality Processing (E.g., PCA, LDA, ICA, Manifold Learning)
10.Performance Evaluation (E.g., Data Collection, Cross Validation, ROC Curves, Confusion Matrix)
11.Selected Topics (E.g., HMM, Markov Random Fields, Energy Minimization via Graph Cuts, Deep Learning, Genetic Algorithms, Chaos and Fractals)
12.Paper Study
下載
Doc Pdf
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