2015年 大学院理工学研究科 シラバス - 電子工学専攻
設置情報
| 科目名 | パターン認識特論 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 電子工学専攻 | 学年 | 1年 |
| 担当者 | 西脇 大輔 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 月曜6 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | J16B |
| クラス | |||
概要
| 学修到達目標 | 誌面上の文字や文書、実世界中の看板や標識などを主な対象とし、パターン認識の基礎から実際の応用までを修得する。担当者のメーカにおけるこの分野での長年にわたる研究開発、製品開発経験を基に、実際に直面する問題とその解決方法について豊富な例やエピソードをまじえて解説する。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
教室での講義、論文、文献を用いた輪講形式の討論 |
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準備学習（予習・ 復習等）の内容・ 受講のための 予備知識 |
実習では画像データを処理するので、プログラミング基礎は必須。 多変量解析や画像処理の知識とそれらの領域におけるプログラミング経験があるとよい。 |
授業計画
| 第1回 | パターン認識の概論解説 |
|---|---|
| 第2回 | 統計的パターン分類とパターン認識 |
| 第3回 | ベイズの理論と識別関数 |
| 第4回 | ベイズ決定とその応用 1 |
| 第5回 | ベイズ決定とその応用 2 |
| 第6回 | ベイズ決定とその応用 3 |
| 第7回 | ニューラルネットワークと非線形判別 |
| 第8回 | パターン認識と多変量解析 |
| 第9回 | クラスタリング |
| 第10回 | K-L展開 |
| 第11回 | 判別関数、判別分析 |
| 第12回 | 実際の文字認識への応用（実習の準備） |
| 第13回 | 文字認識の実習（各自プログラミング）と討論 |
| 第14回 | 実習結果の発表と討論１ |
| 第15回 | 実習結果の発表と討論２ |
その他
| 教科書 | |
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| 参考資料コメント 及び 資料（技術論文等） |
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| 成績評価の方法 及び基準 |
通常授業における質疑、実習課題レポートおよびプレゼンテーション |
| 質問への対応 | 授業終了後に教室で質問を受け付ける |
| 研究室又は 連絡先 |
d_nishiwaki@da.jp.nec.com |
| オフィスアワー |
月曜 船橋 17:00 ～ 18:00 14号館1階非常勤講師室
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| 学生への メッセージ |
パターン認識を応用した製品において、優れた認識性能を実現するためには、スマートなアルゴリズム設計と十分なデータベースが必要と言われています。一方、実際の運用にあたっては、運用環境に即した調整やチューニングが欠かせないのも事実です。本科目では教科書的な学習に留まらず、後半では文字データを使った実習を通して「ものづくり」を体験します。 |