DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6,0 hp

Image Based Recognition and Classification

OBS!

Detta är en nedlagd kurs.

En kurs i datalogi som behandlar grundläggande teori, modeller och metoder för klassificering av data med speciell inriktning mot igenkänning av objekt i bilder.

  • Utbildningsnivå

    Avancerad nivå
  • Huvudområde

    Datalogi och datateknik
  • Betygsskala

    A, B, C, D, E, FX, F

Sista planerade examination: VT19.

Det finns inget planerat kurstillfälle.

Lärandemål

Efter genomförd kurs ska du kunna:

  • känna till metoder för särdragsextraktion från digitala bilder
  • identifiera grundläggande begrepp, terminologi, teorier, modeller och metoder inom dataklassificering,
  • utveckla och systematiskt testa ett antal grundläggande metoder för klassificering av data,
  • experimentellt utvärdera algoritmer för klassificering och igenkänning av objekt i gråskalebilder,
  • välja lämplig metod för att automatiskt lösa ett givet Klassificeringsproblem,
  • känna till teorier om hjärnans bearbetning av visuell information för klassificering,

för att

  • kunna lösa allmänna problem gällande datarepresentation och Klassificering,
  • kunna implementera, analysera och utvärdera enkla system för automatisk klassificering av bilder,
  • ha en bred kunskapsbas för att kunna läsa och tillgodogöra dig litteratur inom området.

Kursens huvudsakliga innehåll

  • Representation och särdragsextraktion i digitala bilder
  • principer för igenkänning och klasssificering, bayesianska beslut
  • diskriminantfunktioner, neurala nätverk, support vector machines
  • inlärning, optimering av klassificerare
  • orientering om igenkänning i biologiskt seende
  • exempel på igenkänning: handskrift, ansikten, objekt.

Behörighet

För fristående kursstuderande:

SF1604 Linjär Algebra, SF1625 Envariabelanalys, SF1626 Flervariabelanalys, DD1337 Programmering eller motsvarande kurser.

Rekommenderade förkunskaper

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik, DD2431 Maskininlärning

Litteratur

Föreläsningsanteckningar, delas ut vid kursstart.

Examination

  • INL1 - Inlämningsuppgift, 1,5, betygsskala: P, F
  • LAB1 - Laborationer, 1,5, betygsskala: P, F
  • TEN1 - Tentamen, 3,0, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

I denna kurs tillämpas skolans hederskodex, se: http://www.kth.se/csc/student/hederskodex.

Krav för slutbetyg

Laborationsuppgift (LAB1; 1,5 hp)
Inlämningsuppgift (INL1; 1,5 hp)
Tentamen (TEN1; 3 hp )

Ges av

CSC/Robotik, perception och lärande

Kontaktperson

Josephine Sullivan, tel: 790 6136, e-post: sullivan@kth.se

Examinator

Josephine Sullivan <sullivan@kth.se>

Påbyggnad

Diskuteras med examinator.

Versionsinformation

Kursplan gäller från och med HT2016.
Examinationsinformation gäller från och med HT2007.