独自科目：パタン認識
教員名
鎌田 清一郎
単位数
2
開講学期
秋学期
目的と概要
目的/目標：パタン認識の基礎を理解し、基本的な認識アルゴリズムができるようになる。
概要：パタン認識は、約40年の長い歴史をもつが、確率や統計を基礎として、様々な方法論が検討されてきた。本講義では、
1. ベイズの確率論および統計学の数学的基礎
2. パタン認識における前処理、統計的あるいは構造的特徴抽出
3. 線形識別関数を中心とした識別あるいは辞書照合の基本的な方法論
4. 応用として文字読取装置や音声認識装置などにおいて実用化されたいくつかの方式を説明する。
また、ニューラルネットワークやサポートベクトルマシンなどの最近のパタン認識技術についても紹介する。
授業計画
1 確率論の基礎
2 ベイズ識別
3 線形識別関数
4 1次元パターンマッチング
5 DPマッチング
6 類似度と距離
7 パーセプトロン
8 学習機械と線形分離性
9 ニューラルネットワーク学習
10 最近傍法
11 クラスタリング
12 パターンマッチング法
13 サポートベクターマシーン
14 特徴抽出法
15 KL変換
授業に対する
準備事項各週の講義において、予習復習内容を説明します。予習復習には60分～90分かかると想定されます。
成績評価方法
試験：60% 定期試験を実施する。授業の内容全般についての理解度を評価する。
レポート：20% 課題は随時授業で提示する。
平常点評価：20% 復習テストにより評価する。
履修上の注意
確率と統計を習得していることが望ましい。
教科書・参考書
石井、上田、前田、村瀬著、パターン認識、オーム社
