Pattern Analysis (lecture only) (PA-V)5 ECTS
(Prüfungsordnungsmodul: Technische Wahlpflichtmodule)

Lectures:

• • Pattern Analysis
    (Vorlesung, 3 SWS, Joachim Hornegger, Mon, Tue, 8:15 - 9:45, H16)

Empfohlene Voraussetzungen:

It is recommended to finish the following modules before starting this module:

Pattern Recognition (lecture only) (WS 2013/2014)

Inhalt:

Aufbauend auf der Vorlesung Pattern Recognition führt die Vorlesung in das Design von Musteranalysesystemen sowie die zugrundeliegenden mathematischen Methoden ein. Die Vorlesung umfasst im Einzelnen: Fluch der Dimension, ROC-Kurve, Bias-Varianz Tradeoff, Mean Shift Algorithmus, Random-Walker und Graph Cut Segmentierung, Baumklassifikatoren, konvexe Kostenfunktionen, Chinese Restaurant Problem, Dirichlet Verteilungen, Gauß Prozesse, Haar Merkmale, AdaBoost, Probabilistic Boosting Trees, Marginal Space Learning, Random Forest Klassifikator, Kalman Filter, Partikel Filter, Reinforcement Learning, Markov Zufallsfelder, Bayes Netze.

Literatur:

Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, Heidelberg, 2006
Richard O. Duda, Peter E. Hart und David G. Stork, Pattern Classification, Second Edition, 2004
Trevor Hastie, Robert Tibshirani und Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer Verlag, 2009

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2011 | Masterprüfung | Wahlpflichtmodule | Technische Wahlpflichtmodule)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Pattern Analysis (Prüfungsnummer: 41201)

Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2014, 1. Wdh.: WS 2014/2015, 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

Joachim Hornegger