Einfuehrung_EFME_0 dökümanı hakkında bilgi ve Türkçe açıklama

Tüm dökümanlar linkinden bu dosyaya ulaşabilirsiniz.
Tüm dökümanlar link:
http://www.filesonic.com/file/4035863644/viyana.us_eimdocs.rar




Dersin amacı:
Temel görüntü tanıma yöntemlerini anlama ve tanıma




Dersin öğretmek istediği:
Görüntü analizi çıkarma, görüntü özelliklerini anlamak




* * * Sayfa 6:
Karakteristikleri (özellikleri) göre tasarımlar Sınıflandırılması (desenler).
örnek: yüz, karınca, otomobil, göz vb.




* * * Sayfa 7:
Görüntü tanıma Demo örnekleri
Nesne Takip (Otomatik, karıncalar, vb)
yüz Tanıma




* * * Sayfa 8:




Sırasıyla ;


1) Mustererkennung System = Görüntü tanıma sistemi
2) input = giriş
3) sensing = algılama
4) segmentation = segmentasyon
5) feature extraction = öznitelik çıkarma
( istatiksel - yapısal inceleme )
6) classification = sınıflandırma
( istatiksel - yapısal inceleme )
7) post-processing = post-processing
8) decision = karar




8 nolu " decision " dan 1 nolu " mustererkennung system " geri dönüş yapılabilir. Ancak ihtimal hesaplaması yoluyla olmaktadır.




* * * Sayfa 9 :
Ders planı şu şekildedir ;




Giriş ve Vizyon
İstatistiksel olarak
Sürekli çok değişkenli Özellikler ve Özellikleri
özellik çıkarma
Normal dağılımlı özellikler için Bayesian sınıflandırma
Doğrusal diskriminant fonksiyonları
Yapay Sinir Ağları
Gruplandırma ve kümelenme
karar Ağaçları
çeşitli uygulamalar




* * * Sayfa 10 :
Sınav tarihi