| 課程名稱
| 圖形識別 |
| 英文課程名稱
| Pattern Recognition |
| 中文課程概要
| 本課程介紹電腦科學中圖形識別的基本原理與相關技術，使學生了解各種圖形識別的分類方法，經由對分類問題的分析，瞭解如何將輸入樣本依不同特性加以分類，並熟悉圖形識別系統之相關議題如：分割、特徵擷取、分類、後處理、訓練、監督/非監督式學習、機器學習，進而了解分類問題，增進其解決實際圖形識別分類問題的能力。課程內容包括下列課題：圖形識別概論, Bayesian Decision Theory, Maximum-Likelihood, 非參數法學習, K-Nearest Neighbor Estimation, The Nearest-Neighbor Rule, Positive Boolean Function多分類器, Linear Discriminant Functions，高維資料分類, 分類正確率評估(Accuracy Assessments)及其他重要的應用，例如: 文件分析、生物辨識、影像監控、遙測影像分類、醫療診斷、資料探勘等概念，最後並透過相關論文的研讀及討論，了解近代圖形識別的最新發展趨勢。 |
| 英文課程概要
| The course includes: Introduction to Pattern Recognition, Bayesian Decision Theory, Maximum-Likelihood & Bayesian Parameter Estimation, Non-Parametric Classification - Density Estimation, K-Nearest Neighbor Estimation, The Nearest-Neighbor Rule, Multi-Classifier - Positive Boolean Function, Linear Discriminant Functions, Pattern Recognition of High Dimensional Data Sets, Pattern Recognition for Remote Sensing Images, Biometric Certification, Video Surveillance, Accuracy Assessments and Other Related Topics. |
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