パターン認識

　パターン情報とは、空間的、時間的な広がりを持つ情報で、例えば視覚、聴覚、味覚、嗅覚など人間の五感に関わる情報は代表的なパターン情報である。人間はパターン情報の処理・認識を得意とするため、それを計算機により自動化したいというニーズが高く、最近では、製品検査や個人認証、音声認識など様々な分野で実用化されつつある。
　この講義では、パターン情報の中でも画像に的を絞り、文字の認識を具体例として、（手書き）文字を認識するまでの一連の処理について講義する。また、ほとんどのパターン認識は計算機処理として実現されているため、各手法をプログラムで一通り実現し、識別正解率を評価する演習も行い、実戦的な知識の習得を目指す。

　（手書き）文字の認識を目的とし、そのために必要な処理について講義すると共に、プログラミング、シミュレーションにより識別正解率を評価する演習も行う。具体的には、各講義ごとに対応する演習を行い、レポートを提出してもらう。
０．演習データの準備：最初の講義時間の前に全履修予定者に演習用の手書き文字の作成を依頼する場合がある。
　　（掲示板にて指示するので、履修希望者は要注意。）
１．パターン認識の紹介：パターン認識の概要について解説
２．前処理１：領域分割（文字の切出し）
３．前処理２：正規化（位置、サイズの正規化）
４．特徴抽出１：縮小、平滑化
５．特徴抽出２：数理的な特徴抽出（ＫＬ変換による次元圧縮）
６．識別１：パターン照合による識別
７．識別２：統計的識別
８．識別３：ニューラルネットワーク

開講部	システム工学部
開講学科	電子情報システム学科
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

P0600300

授業の教育目的及び方針

授業内容

評価方法

教科書

備考

環境との関連