Reconhecimento de Padrões › 42522

código no paco
42522
área científica
Eletrotecnia
créditos
6
escolaridade
ensino teórico-prático (TP) - 3 horas/semana
idioma(s) de lecionação
a inserir brevemente
objectivos

A atribuição de uma classe a um objecto caracterizado por um conjunto de medidas realizadas por sensores, tendo em atenção experiências anteriores, é o problema central desta área. Existe uma gama de aplicações que se podem designar como reconhecimento de padrões: reconhecimento de caracteres, identificação de impressões digitais, reconhecimento de voz, etc.

competências

Os principais objectivos do curso visam a introdução de técnicas de reconhecimento de padrões com exemplos de aplicação na área de visão e engenharia biomédica. O conteúdo cobre os problemas de extração de características,redução de dimensão, classificação e agrupamento. A cadeia de desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de padrões é introduzida: da identificação do problema ao teste e validação do sistema. As principais competências a desenvolver são
- Identificação das fases de desenvolvimento de um sistema de classificação.
- Extração, validação e normalização de características (features).

conteúdos
  • Introdução ao reconhecimento de padrões.
  • Teoria de Decisão Bayes- Máxima-verosimilhança e estimação de parâmetros (máxima verosmilhança, EM e cadeias de Markov)
  • Técnicas não-paramétricas
  • Técnicas Discriminativas (funções discrimiminante e redes neuronais).
  •  Seleção de Características e Redução da Dimensão.
  •  Extração de Características (técnicas baseadas em dicionários)

avaliação

Um exame final
Avaliação de projectos: relatórios e, eventualmente apresentações orais.
Leitura e apresentação de artigos científicos

requisitos

Teoria de Probabilidades e  Álgebra Linear

metodologia

Aulas teóricas -50% da duração do semestre
Trabalho prático em pequenos projectos - 50% da duração do semestre

bibliografia recomendada

S- Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition (3rd ed) ,Academic Press, 2006

-R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification (2nd ed) John
Wiley & Sons, 2000

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