Mustererkennung

Im Hintergrund ist eine Dorngrasmücke zu sehen, im Vordergrund ihr Gesang im Zeitbereich und dessen Spektralanalyse

Inhalt

Inhalt der Lehrveranstaltung sind die Gewinnung und Reduktion von Merkmalen und die Klassifikation von Mustern.
Die Lehrveranstaltung besteht aus Vorlesungen, Übungen und einem Praktikum.

Voraussetzung: Kenntnisse der Lehrveranstaltung „Grundlagen der Signalverarbeitung“.

Gliederung

  1. Einführung
  2. Mustererkennungsprozess
  3. Vorverarbeitung
  4. Merkmalsgewinnung
  5. Merkmalsreduktion
  6. Überblick über Klassifikationsverfahren
  7. Abstandsklassifikatoren
  8. Bayes-Klassifikator
  9. Nächster-Nachbar-Klassifikator
  10. Fuzzy-Klassifikatoren
  11. Clusterverfahren
  12. Anwendungsbeispiele

Literatur

Ahrens H, Läuter J: Mehrdimensionale Varianzanalyse. Berlin: Akademie-Verlag 1981
Backhaus K u.a.: Multivariate Analysemethoden. Berlin: Springer 2003
Banks S: Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition. New York: Prentice-Hall 1991
Berger JO: Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. 3.Aufl. Berlin: Springer 1993
Bow ST: Pattern Recognition. 2.Aufl. New York: Marcel Dekker 2002
Deichsel G, Trampisch HJ: Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse. Stuttgart: Gustav Fischer 1985
Fahrmeir L, Tutz G: Multivariate Statistical Modelling. 2.Aufl. Berlin: Springer 2001
Fink GA: Mustererkennung mit Markov-Modellen. Stuttgart: Teubner 2003
Fukunaga K: Introduction to Statistical Pattern Recognition. London: Academic 1990
Göttsche T: Einführung in das SAS-System für den PC. Stuttgart: Gustav Fischer 1999
Haberäcker P: Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung. München: Hanser 1995
Henrion G: Beispiele zur Datenanalyse. Berlin: Dt. Verlag der Wissenschaften 1988
Jain AK, Dubes RC: Algorithms for Clustering Data. Englewood Cliffs: Prentice Hall 1988
Jain AK: Real-time Object Measurement and Classification. Berlin: Springer 1988
Köhler W (ed.): Musterbildung und Mustererkennung. Stuttgart: Haug 1999
Kurz R: Medizinische Meßtechnik und Biosignalverarbeitung in der Kardiol.Diagnostik. Gießen: 1984
Läuter J: Stabile multivariate Verfahren. Berlin: Akademie-Verlag 1992
Li ZC u.a.: Computer Transformation of Digital Images and Patterns. Singapore: World Scientific 1989
Moharir PS: Pattern Recognition Transforms. New York: Wiley & Sons 1992
Niemann H: Klassifikation von Mustern (online)
Niemann H, Bunke H: Künstliche Intelligenz in Bild- und Sprachanalyse. Stuttgart: Teubner 1987
Niemann H: Pattern Analysis and Understanding. 2.Aufl. Berlin: Springer 1990
Paulus D: Applied Pattern Recognition. Wiesbaden: Vieweg 2003
Plamondon R, Cheng HD: Pattern Recognition. Singapore: World Scientific 1991
Radig B (ed.): Mustererkennung 1991. Heidelberg: Springer 1991

Links

Folien

Prof. Dr. Beate Meffert
13.10.2009, 11:59:31