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課程名稱 |
圖形分析辨認
PATTERN ANALYSIS AND CLASSIFICATION |
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開課學期 |
98-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 資訊網路與多媒體研究所 |
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授課教師 |
洪一平 |
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課號 |
CSIE5079 |
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課程識別碼 |
922 U3030 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期二6,7,8(13:20~16:20) |
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上課地點 |
資104 |
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備註 |
總人數上限：116人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/981PR |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
圖形辨識為一門探討如何將各種不同來源的量測值加以分類或辨識之學
科。其應用相當廣泛，包括：影像分析、視訊監控、人臉辨識、指紋辨識、語音
辨識、醫療診斷、文件分析、資料探勘、資訊檢索等。
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課程目標 |
本課程的目標在於讓修課同學：
．瞭解圖形辨識的基本概念
．熟悉圖形辨識的各種相關技術
．對於圖形辨識的應用與研究領域有一些基本的認識 |
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課程要求 |
曾修過：線性代數、機率、程式設計 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 |
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指定閱讀 |
R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, 2nd Ed., John Wiley and Sons, 2001. (1st ed. 1973)
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參考書目 |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Term Project |
30% |
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2. |
Two Exams |
40% |
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3. |
Homework assignments |
25% |
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4. |
Class Participation |
5% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2009/09/15 |
Introduction |
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第2週 |
2009/09/22 |
Chapter 1 Pattern Recognition Overview |
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第3週 |
2009/09/29 |
Chapter 2 Bayesian Decision Theory |
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第4週 |
2009/10/06 |
Chapter 2 Bayesian Decision Theory |
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第5週 |
2009/10/13 |
Chapter 2 Bayesian Decision Theory |
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第6週 |
2009/10/20 |
First Exam |
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第7週 |
2009/10/27 |
暫停一週/另行補課 |
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第8週 |
2009/11/03 |
Chapter 3. Supervised Learning Using Parametric Approaches |
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第9週 |
2009/11/10 |
Chapter 3. Supervised Learning Using Parametric Approaches |
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第10週 |
2009/11/17 |
Chapter 3. Supervised Learning Using Parametric Approaches |
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第11週 |
2009/11/24 |
Chapter 4. Supervised Learning Using Nonparametric Approaches |
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第12週 |
2009/12/01 |
Chapter 10 Unsupervised Learning and Clustering |
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第13週 |
2009/12/08 |
Second Exam |
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第14週 |
2009/12/15 |
Chapter 5 Linear Discriminant Functions |
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第15週 |
2009/12/22 |
Chapter 5. Linear Discriminant Functions |
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第16週 |
2009/12/29 |
Object Tracking |
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