DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6,0 hp
Denna kurs är avvecklad.
Sista planerade examination: VT 2019
Avvecklingsbeslut:
Ingen information tillagd
En kurs i datalogi som behandlar grundläggande teori, modeller och metoder för klassificering av data med speciell inriktning mot igenkänning av objekt i bilder.
Innehåll och lärandemål
Kursinnehåll
- 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.
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.
Kursupplägg
Kurslitteratur och förberedelser
Särskild behörighet
För fristående kursstuderande:
SF1604 Linjär Algebra, SF1625 Envariabelanalys, SF1626 Flervariabelanalys, DD1337 Programmering eller motsvarande kurser.
Rekommenderade förkunskaper
SF1901 Sannolikhetsteori och statistik, DD2431 Maskininlärning
Utrustning
Kurslitteratur
Föreläsningsanteckningar, delas ut vid kursstart.
Examination och slutförande
När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.
Betygsskala
Examination
- INL1 - Inlämningsuppgift, 1,5 hp, betygsskala: P, F
- LAB1 - Laborationer, 1,5 hp, betygsskala: P, F
- TEN1 - Tentamen, 3,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F
Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.
Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.
I denna kurs tillämpas skolans hederskodex, se: http://www.kth.se/csc/student/hederskodex.
Övriga krav för slutbetyg
Laborationsuppgift (LAB1; 1,5 hp)
Inlämningsuppgift (INL1; 1,5 hp)
Tentamen (TEN1; 3 hp )
Möjlighet till komplettering
Möjlighet till plussning
Examinator
Etiskt förhållningssätt
- Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
- Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
- Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.
Ytterligare information
Kurswebb
Ytterligare information om kursen kan hittas på kurswebben via länken nedan. Information på kurswebben kommer framöver flyttas till denna sida.
Kurswebb DD2427Ges av
Huvudområde
Utbildningsnivå
Påbyggnad
Diskuteras med examinator.