DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6,0 hp

• Utbildningsnivå

  Avancerad nivå

• Huvudområde

  Datalogi och datateknik
  

• Betygsskala

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

Sista planerade examination: VT19.

Det finns inget planerat kurstillfälle.

• Kurswebb

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.