FYS-363 Mønstergjenkjenning

Emnet forutsetter grunnleggende kunnskaper i sannsynlighetsteori, signalbehandling og programmering (matlab eller idl). Emnets innhold kan deles i tre deler: 1: Statistisk mønstergjenkjenning; Bayes statistikk, styrt og ikke-styrt klassifisering, parametrisk og ikke-parametrisk estimering. 2: Syntaktisk mønstergjenkjenning; beskrivelse og analyse av objekters strukturelle egenskaper. 3: Mønstergjenkjenning ved nevrale nett; gjennomgang av de mest kjente nevrale nett for styrt og ikke-styrt klassifisering. Emnet inneholder både regneøvelser og programmeringsoppgaver, hvorav en del vil være obligatoriske (som kreves gjennomført før eksamen avlegges).

Vekttall: 3	Varighet: 1 semester
Forelesninger: 45 t.	Regneøvelser: 45 t
Hyppighet: Hvert tredje semester	Karakterform: Tallkarakterer
Eksamen omfatter en skriftlig hjemmeeksamen av 2 ukers varighet samt en muntlig eksamen. Den skriftlige hj.eks. teller 25% i den samlete vurderingen.

Generell informasjon (ps-fil)
Pensumliste
Ukeoppgaver
Pensumbokens vev-side
Nyttig lenke: Pattern recognition on the web
Ingen undervisning høsten 2002

Undervisning planlagt H-03

Undervisning våren 2002

Første frammøte: Tirsdag 15.01.

Emneansvarlig:
Prof. Torbjørn Eltoft

Forel./Kollokv:
Ti kl 1215-1400, NOBS, auditorium
Fr kl 1015-1400, NOBS, auditorium

Eksamen: Fredag 07.06.

[Instituttet] [Fakultet] [UiTø]

Institutt for fysikk, Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet,
Universitetet i Tromsø, 9037 Tromsø, tlf. 77 64 51 50
Ansvarlig redaktør: Administrativ leder Trond Brattli
Vev-ansvarlig: Studiekonsulent Helge Johansen. Oppdatert: 21.06.2002