パターン認識

　パターン認識はモノの姿、形、特徴からそれが何であるかを認識するという、人間や動物が持つ高度な能力をコンピュータにも持たせようという学問分野である。古くは文字認識で実用化が始まり、現在では音声認識や指紋認証なども実用化がなされている。将来的には物体認識による高度なロボットの眼を実現することが期待されている。
　本講義ではパターン認識の根幹である識別理論の理解に重点を置くが、実際の問題が与えられたときに全体のシステムをイメージできるようになることも目標のひとつとしている。そのため、まずは基本的な識別方式である線形識別関数法や重ね合わせ法で識別概念を理解した後、前処理や特徴抽出を含んだパターン認識系の設計について解説し、演習の時間を設けて具体的な問題に挑戦してもらう。その後、ニューラルネットや部分空間法などの高度な識別理論や学習理論へと発展させる。

達成目標

1.	パターン認識システムを設計することができる。　　　　 (授業計画の1潤ｵ6に対応)
2.	学習の概念とパターン認識の実用状況を理解する　　　　 (授業計画の8潤ｵ14に対応)

授業計画

1.	パターン認識とは何か
2.	線形識別関数による識別
3.	パーセプトロンの学習規則
4.	類似度法
5.	ニューラルネットワークの構成
6.	パターン認識システムの設計
7.	中間試験
8.	ベイズ決定則
9.	部分空間法
10.	誤差評価による学習
11.	ニューラルネットワークの学習
12.	クラスタリング
13.	演習
14.	パターン認識システムの実例
15.	期末試験

評価方法と基準

教科書・参考書

教科書：森北出版「フリーソフトでつくる音声認識システム」荒木雅弘著
参考書：オーム社「わかりやすいパターン認識」
　　　　コロナ社「認識工学パターン認識とその応用」

開講部	工学部
開講学科	情報工学科
開講学年	3年次
開講時期	後期
単位数	2
単位区分	選択
系列区分	専門
講義区分	講義

L0982400

授業の概要

達成目標

授業計画

評価方法と基準

教科書・参考書

履修前の準備

オフィスアワー

環境との関連