課程資訊
課程名稱
圖形分析辨認
PATTEN ANALYSIS AND CLASSIFICATION 
開課學期
94-2 
授課對象
電機資訊學院  資訊工程學研究所  
授課教師
洪一平 
課號
CSIE5079 
課程識別碼
922 U3030 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一6,7,8(13:20~16:20) 
上課地點
資103 
備註
 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/942PR 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

The outline of this course is given below.
I. Pattern Recognition Overview
II. Bayesian Decision Theory
III. Supervised Learning Using Parametric Approaches
IV. Supervised Learning Using Non-parametric Approaches
V. Linear Discriminant Functions
VI. Unsupervised Learning and Clustering
VII. Special Topics in PR


 

課程目標
The goal of this course is to introduce the basic concepts and techniques used
in the field of pattern recognition (PR). Broadly speaking, PR is a science
that concerns the classification (or recognition) of measurements. It has many
important applications, for example, document analysis, face recognition,
fingerprint identification, speech recognition, medical diagnosis, data
mining, and information retrieval.  
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
參考書目
Textbook:R. Duda, P. Hart, D. Stork, `Pattern Classification and Scene Analysis,` second edition, John Wiley and Sons, 2000. 
指定閱讀
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Homeworks 
20% 
 
2. 
Exams 
50% 
 
3. 
Term Project 
30% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/20  Introduction (Lecture Notes) 
第2週
2/27  Chapter 1 (Lecture Notes) 
第3週
3/06  Chapter 2 (Lecture Notes) 
第4週
3/13  Chapter 2 
第5週
3/20  Bayesian Nets and Face Recognition 
第6週
3/27  First Midterm Exam 
第7週
4/03  Spring Vacation 
第9週
4/17  Chapter 2 and Chapter 3 
第10週
4/24  Chapter 3 (Lecture Notes for Sections 3.1 & 3.2) 
第11週
5/01  Chapter 3 (Lecture Notes for Section 3) 
第12週
5/08  Second Midterm (close book and notes) 
第13週
5/15  運動物體偵測技術競賽 
第14週
5/22  Sections 3.3 & Section 4.1 (Lecture Notes for Chapter 4) 
第15週
5/29  Chapter 4: Section 4.2 - Section 4.4 
第16週
6/05  Kernel LDA & 2DLDA 
第17週
6/12  Chapter 10 & Chapter 5 
第18週
6/19  Presentation Schedule 
第19週
6/26  Demo Schedule