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CCO-740 - Reconhecimento de Padrões

Quantidade de créditos: 8
Total de horas de aulas teóricas: 60
Total de horas de aulas de exercícios, seminários ou estudos dirigidos: 60

Objetivo:

Apresentar as principais técnicas utilizadas para reconhecimento de padrões, com ênfase nos métodos estatísticos e nas aplicações pictóricas.

Ementa:

1 - Aplicações de Reconhecimento de Padrões.
2 - Teoria Bayesiana de Decisão, sem e com rejeição.
3 - Testes de Neyman Pearson e Minimax e Cálculo da Probabilidade de Erro
4 - Introdução à Teoria de Estimação de Parâmetros e Aprendizado Bayesiano com supervisão
5 - Funções discriminantes lineares e Algoritmos de Treinamento
6 - Classificação em Múltiplas Classes e Função Discriminante Linear de Fisher
7 - Métodos de Extração e Seleção de Atributos
8 - Agregação de Dados
9 - Técnicas não Paramétricas
10 - Uso de Redes Neurais em Classificação de Padrões

Bibliografia:

1 -  Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G., “Pattern Classification”, Segunda Edição, Wiley, 2001.
2 - Theodoridis. S., Koutroumbas, K., “Pattern Recognition”, Quarta Edição, Academic Press, 2009.
3 -  Fukunaga, K., Introduction to Statistical Pattern Recognition, Segunda Edição, Academic Press, 1990.
4 -  Webb, A., “Statistical Pattern Recognition”, Segunda Edição, Wiley, 2002.
5 -  Bishop, C.M., “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer, 2006.
6 - Devijver, P., Kittler, J., “Statistical Pattern Recognition”, Prentice Hall, 1982.
7 - Therrien, C.W., “Decision, Estimation and Classification – An Introduction to Pattern Recognition and Related Topics”, Wiley, 1989.
8 - Van Trees, H. L, “Detection, Estimation and Modulation Theory”, Vol. 1, Wiley, 1968.
9 - Haykin, S., “Neural Networks and Learning Machines”, Terceira Edição, Prentice Hall, 2009.

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