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Facoltà di Ingegneria - Udu Lecce

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Modalità d'esame<br />

L\'accertamento prevede un\'attività <strong>di</strong> progetto ed una prova orale.<br />

Il progetto riguarderà gli argomenti trattati a lezione con riferimento ai problemi <strong>di</strong> pattern<br />

recognition per dati multi-<strong>di</strong>mensionali, ma anche mono. Il tema del progetto è liberamente<br />

scelto dallo studente. E' possibile lavorare in gruppo per uno stesso progetto (complesso)<br />

purché si evincano in maniera chiara i singoli contributi. La prova orale verterà sui temi<br />

sviluppati a lezione e potrà essere sostituita da una prova scritta con brevi domande simili<br />

alla prova orale.<br />

Il superamento della prova porta all\'acquisizione <strong>di</strong> 6 cre<strong>di</strong>ti.<br />

Sito Internet <strong>di</strong> riferimento<br />

http://<strong>di</strong>stante.le.imm.cnr.it/ttr<br />

PROGRAMMA<br />

Teoria<br />

• Introduzione ai sistemi <strong>di</strong> Riconoscimento <strong>di</strong> Pattern ore: 2<br />

Definisizione <strong>di</strong> sistema <strong>di</strong> riconoscimento<br />

Ciclo <strong>di</strong> <strong>di</strong>segno<br />

Processi <strong>di</strong> appren<strong>di</strong>mento<br />

• Fondamenti <strong>di</strong> Matematica ore: 2<br />

Algebra lineare<br />

Misure <strong>di</strong> similarità<br />

Nozioni <strong>di</strong> teoria delle probabilità<br />

• Pre-elaborazione del segnale ed Estrazione delle feature ore: 8<br />

Miglioramento della qualità delle immagini<br />

Spazi <strong>di</strong> colore<br />

Estrazione dei contorni<br />

Meto<strong>di</strong> <strong>di</strong> segmentazione<br />

Analisi della tessitura<br />

• Tecniche <strong>di</strong> riduzione dei dati ore: 6<br />

Pricipal Component Analysis (PCA), Wavelet, Introduzione alla teoria dei Frame e<br />

algoritmo <strong>di</strong> Matching Pursuit, Kernel PCA<br />

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