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Teorie e Tecniche del Riconoscimento

Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Università di Verona A.A. 2013-14. Teorie e Tecniche del Riconoscimento. Notizie preliminari Introduzione. Il docente. Prof. Marco Cristani Dipartimento di Informatica Ca’ Vignal 2, I piano, studio n. 47 (ala est) email: marco.cristani@univr.it

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  1. Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Università di Verona A.A. 2013-14 Teorie e Tecniche del Riconoscimento Notizie preliminari Introduzione Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  2. Il docente • Prof. Marco Cristani • Dipartimento di Informatica Ca’ Vignal 2, I piano, studio n. 47 (ala est) email: marco.cristani@univr.it WWW: http://www.sci.univr.it/~cristanm Telefono: 045 802 7988 • Ricevimento presso lo studio: • Mercoledi, ore 9.30 - 11.30 (previo appuntamento) Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  3. Informazioni generali • Corso teorico e pratico: esercitazioni con MATLAB in laboratorio Alfa. • Materiale didattico: • lucidi del corso (italiano/inglese), • libri di testo • Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork. 2000. Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience. • Christopher M. Bishop. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA. Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  4. Informazioni generali • Laboratorio di riferimento: VIPS (Vision, Image Processing & Sound), CV2, piano -2. Info: http://vips.sci.univr.it Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  5. Modalità di esame • Esame con progetto + orale Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  6. Obiettivi del corso Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  7. Contenuti del corso Fondamenti teorici e metodi principali relativi all’analisi di dati, non necessariamente immagini – Classificazione statistica. • Introduzione: cos’è, a cosa serve, sistemi, applicazioni • Teoria della decisione di Bayes • Stima dei parametri e metodi non parametrici • Classificatori lineari, non lineari e funzioni discriminanti • Trasformazioni lineari e metodo di Fisher, estrazione e selezione delle feature, Principal Component Analysis • Misture di Gaussiane e algoritmo Expectation-Maximization Teorie e Tecniche del Riconoscimento

  8. Contenuti del corso • Metodigenerativi e discriminativi • Metodi Kernel e Support Vector Machines • Hidden Markov Models • Pattern recognition per l'analisi ed il riconoscimento in immagini e video • Metodi di classificazione non supervisionata (clustering) Teorie e Tecniche del Riconoscimento

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