Faculty of Informatics Vienna University of Technology Institute of Computer Aided Automation PRIP Home PRIP Home
Personal tools
You are here: Home Teaching Wintersemester (WS) EFME Vorlesungsplan

Vorlesungsplan

Ziele der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung findet grundsätzlich am Mittwoch von 08.00 bis 09:45 im EI4 statt. Es folgt eine Aufstellung der Lehrinhalte:

Diese VU vermittelt die Grundlagen sowie einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der Mustererkennung (pattern ecognition). Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Bilddaten, d.h. auf der Extraktion und Verarbeitung von Bildmerkmalen (image features) und Klassifikation der extrahierten Daten. Verschiedene Klassifikatoren wie z.B. k-NN, Bayes Klassifikator, Decision Trees, k-means, usw. werden anschaulich dargestellt. In jedem Vortrag werden ausgehend von Begriffen und Methoden praktische  nwendungsbeispiel der Mustererkennungstechnologien wie Biometrie und inhaltsbasierte Bildsuche behandelt. Eine
Laborübung vertieft die Inhalte der Vorlesung.

 
Mehr Details und Informationen über die VO finden man im TUWEL.  

Das Skriptum kann nicht komplett am Web angeboten werden, wegen Urheberrechtschutzes.

Lesestoff:

  • Pattern Classification. R.O. Duda, P.H. Hart & D.G. Stor, 2001 (2nd edition), A Wiley-Interscience Publication,
  • Pattern Recognition and Machine Learning. Ch.M. Bishop