| 年度 | 2010 |
|---|---|
| 科目名 | パターン認識 |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 似ているか，異なっているかを判断することは素朴なパターン認識の働きである．似ているもの同士が集まると，1つのカテゴリ名が与えられる．パターンから役立つ特徴を抽出しながら，パターンのモデルを確保し，パターンを1つのカテゴリに分類する働きがパターン認識である．インターネットなどのメディア上の情報はテキスト(文字列)，パターン(静止画像，動画像，言語音声，会話音声)などであって，これらの内容を計算機に認識・理解させる技術がパターン認識技術であって，コンテンツ作成技術の確保にとって，急務となっている．このようなパターン認識技術の基礎が解説される． |
| 授業計画 | パターン(文字列，静止画像，動画像，言語音声，会話音声)とその帰属するカテゴリ 処理の対象とする問題のパターンの集合の表現 パターンの要約としてのパターンモデルの表現 パターン間の類似度を計量する関数の構成 パターンを大まかに分類する大分類関数の学習 パターンが帰属する候補カテゴリを絞る役目を備えたカテゴリ選択関数の構成 パターンモデルの列を生成・変換する連想を伴った多段階認識法と，その他の各種認識法 学期授業予定回数と必ずしも一致すものではありません |
| 評価方法 | ペーパテスト，レポート，出席状況を総合的に評価する． |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | マルチメディア社会の進展に伴い，Web上の情報を計算機に認識・理解させる技術，いわゆる，パターン認識技術はコンテンツの作成技術の中でも，基本的に重要となっていると，いっておこう．． |