| 年度 | 2006 |
|---|---|
| 科目名 | パターン認識 |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 静止画像・動画像・会話音声・楽曲などはパターン(感性情報)の集合体であり、このようなパターンの集合体はインターネットなどのメディアなどの上に表現されている。メディア上のテキスト(文字列)を検索したり理解するための技術も今まで以上に必要であるが、マルチメディア社会が成熟するためには、メディア上のパターン集合体の内容を検索し、個々のパターンをカテゴリ(概念)に分類・認識・理解する技術(パターン認識技術)が必要とされる。本講義では、このようなパターン認識技術を支える基礎が解説される。 |
| 授業計画 | カテゴリ知識と学習、マルチモーダルインターフェース パターン集合Φ、モデル構成作用素T、類似度関数SM、大分類関数BSC、カテゴリ選択関数CSF 連想的多段階認識法と各種認識法 |
| 評価方法 | 質疑応答，ペーパ・テスト、レポート、出席などを考慮し、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，パターン認識の技術は基本的に重要となってきている.画像内容の理解，楽曲の自動採譜，会話音声の理解，マルチモーダル情報処理など，ソフトウェア知能ロボットの基礎に，興味ある学生は受講するのがよい. |