Strojové učení v počítačovém vidění

Sylabus

Úloha klasifikace, příznakový a syntaktický popis objektů.

Výběr a předzpracování příznaků.

Klasifikátory, základní pojmy.

Bayesovská teorie rozhodování, diskriminační funkce a oddělující nadplochy, kritérium minimální chyby.

Rozhodovací stromy.

Diskriminační analýza, lineární klasifikátor.

Support Vector Machines (SVM).

Neuronové sítě.

Učení bez učitele.

Skryté Markovovy modely.

Hodnocení kvality klasifikace.

Syntaktické rozpoznávání, inference gramatiky. Speciální typy gramatik.

Anotace

Přednáška zaměřená na základní algoritmy strojového učení pro aplikace v počítačovém vidění.

Praktická cvičení procvičující získané znalosti v počítačové laboratoři se systémem Matlab.