授業概要: 2010/パターン認識
ヘルプを読む
「授業概要」(授業概要のリスト)は,授業の概要を登録するテーブルです. (この情報が属するテーブルの詳細な定義を見る)
- 項目名の部分にマウスカーソルを置いて少し待つと,項目の簡単な説明がツールチップ表示されます.
|
|||||
種別 | 必須 | 工学部•昼間 (授業概要) | |||
---|---|---|---|---|---|
入学年度 | 必須 | 西暦 2010年 (平成 22年) | |||
名称 | 必須 |
(英) Pattern Recognition / (日) パターン認識 / (読) ぱたーんにんしき
|
|||
コース | 必須 | ||||
担当教員 | 必須 |
|
|||
単位 | 必須 | 2 | |||
目的 | 必須 |
(日) パターン認識の手法および実用例を示しながらシステム設計を習得する. |
|||
概要 | 必須 |
(日) マシンに認識機構を付けてインテリジェント化することが求められている. このためにパターンを処理·認識する基本的な処理技術を対象にしている. また,インテリジェントなマシンの設計にはセンサー系も大きく依存する. そこで,システム全体を見渡してシステム設計をする必要がある. 本講義では,計測技術,特徴抽出,分類などに関する基礎的な理論,学問的にまた実用的に評価の高い画像認識システムを紹介しながらシステム的な考え方についてのべる. |
|||
キーワード | 推奨 | ||||
先行科目 | 推奨 | ||||
関連科目 | 推奨 | ||||
要件 | 任意 | ||||
注意 | 任意 |
(日) 限られた時間内で講義内容を理解して課題をこなす ことは困難であるので,予習・復習をすること. |
|||
目標 | 必須 |
|
|||
計画 | 必須 |
|
|||
評価 | 必須 |
(日) 定期試験(80%),レポート及び講義への取り組み状況(20%)として評価し,全体で60%以上を合格とする. |
|||
JABEE合格 | 任意 |
(日) JABEE合格は単位合格と同一とする. |
|||
JABEE関連 | 任意 |
(日) B |
|||
対象学生 | 任意 | ||||
教科書 | 必須 |
|
|||
参考資料 | 推奨 |
|
|||
URL | 任意 | ||||
連絡先 | 推奨 | ||||
科目コード | 推奨 | ||||
備考 | 任意 |
|
この色で表示されている項目はマップによって参照された内容です