Modulhandbuch - Technische Fakultät - Albert-Ludwigs-Universität ...

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Teilmodul/Veranstaltung: Module part Fachbereich: Department Informatik Modulverantwortlicher: Responsible person Lehrveranstaltungstyp: Type of course Voraussetzungen: Preconditions Semester lt Studienplan: Term SWS: Semester week hours Arbeitsaufwand: Workload Lernziele / Educational objectives 48 <strong>Modulhandbuch</strong> B.Sc. ESE – Kursvorlesungen der Informatik Kursvorlesung Bildverarbeitung und Computergraphik Prof. T. Brox, Prof. M. Teschner Vorlesung mit Übung Spezialbereich: Special field Modultyp: Module Type Sprache: Language Graphische und Bildverarbeitende Systeme Wahlpflichtmodul deutsch oder englisch empfohlen: Programmierkurs, Grundlagen der Mathematik 5 3 V + 1 Ü ECTS-Punkte: ECTS-points Turnus: Regular cycle 6 jedes Wintersemester 180 h/Semester (45 h Vorlesung, 15 h Übung, 120 h Eigenarbeit) Den Studierenden werden die Grundlagen der Mustererkennung vermittelt. Angefangen bei der Merkmalsauswahl bis hin zum Klassifikatorentwurf, soll der Student oder die Studentin am Ende in die Lage versetzt werden einen vollständigen Entwurf einer Musterkennungsaufgabe eigenständig durchzuführen. Selbständig zu lösende Übungsaufgaben einschließlich Programmieraufgaben dienen dazu, den Stoff praktisch zu vertiefen. Lehrinhalt / Content of teaching Zunächst wird einleitend die Mustererkennung in die allgemeine Schätztheorie eingebettet und die wichtigsten Anwendungsgebiete werden diskutiert. Es folgen die Grundlagen der Mustererkennung mit der Erläuterung von Äquivalenzklassen, der lageinvarianten Merkmalsgewinnung sowie Eigenschaften wie Vollständigkeit und Separierbarkeit. In dem darauf folgenden Kapitel werden schnelle nichtlineare Algorithmen zur translationsinvarianten Klassifikation von Graubildern behandelt. Danach werden für Konturbilder ähnlichkeits- und affininvariante Merkmale hergeleitet und diese sogenannten Fourierdeskriptoren in ihren Abbildungseigenschaften und ihrer mathematischen Berechnungskomplexität untersucht. Der letzte Abschnitt behandelt den optimalen Entwurf von Klassifikatoren. Dabei wird sowohl der parametrische stochastische Ansatz (Bayes- Klassifikator) betrachtet wie auch die Herangehensweise über die Funktionsapproximation (Polynomiale Regression, Neuronale Netze, Supportvektormaschine). Studien- und Prüfungsleistungen / Exam requirements Die Prüfung besteht aus einer Klausur. Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen ist Voraussetzung zur Teilnahme an der Abschlussklausur.. Literatur / Literature 1. H. Burkhardt, Transformationen zur lageinvarianten Merkmalgewinnung, VDI-Verlag,
49 <strong>Modulhandbuch</strong> B.Sc. ESE – Kursvorlesungen der Informatik 1979 2. H. Schluz-Mirbach, Anwendung von Invarianzprinzipien zur Merkmalgewinnung in der Mustererkennung, Dissertation, TU Hamburg-Harburg, Feb. 1995, Reihe 10, Nr. 372, VDI-Verlag 3. S.Theodoridis und K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press 1999 4. R.O. Duda, P.E. Hart und D.G. Stork, Pattern Classification (Second Edition), J.Wiley 2001 5. H.Niemann, Klassifikation von Mustern, Springer, 1983 6. J.Schürmann, Polynomklassifikatoren für die Zeichenerkennung, Oldenbourg Verlag, 1977 7. J.Schürmann, Pattern Classification, J.Wiley, 1996 8. W. I. Smirnov, Lehrgang der höheren Mathematik, Bd. II, Harri Deutsch, 1995 9. R.C. Gonzalez und R.E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley , 1993 C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Classification, Clarendon Press, Oxford, 1995 Medienformen / Media types Beamervortrag in der Vorlesung, Vortragsfolien werden im Internet bereitgestellt
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