• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Распознавание образов

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Распознавание образов» являются: ознакомление с концептуальными основами теории и практики распознавания образов; формирование систем знаний о принципах работы систем распознавания; формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания. Настоящая дисциплина относится к блоку дисциплин по выбору профессионального цикла дисциплин. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: «Алгебра», «Дискретная математика», «Математический анализ», «Программирование». Формат изучения дисциплины: без использования онлайн-курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Распознавание образов» являются: ознакомление с концептуальными основами теории и практики распознавания образов; формирование систем знаний о принципах работы систем распознавания; формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные термины в области распознавания образов.
  • Знает модели и методы распознавания образов
  • Знает основные модели алгоритмов распознавания образов, достоинства их и недостатки; умеет проектировать программное обеспечение для решения задач распознавания образов
  • Обладает навыками работы с системами распознавания и навыками их настройки;
  • умеет проектировать программное обеспечение для решения задач распознавания изображений
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Системы распознавания образов
    Тема 1. Задачи распознавания образов Тема 2. Автоматизированные системы распознавания образов
  • Раздел 2. Модели алгоритмов распознавания образов
    Тема 1. Детерминированные алгоритмы распознавания образов Тема 2. Логические и статистические модели распознавания образов Тема 3. Методы кластеризации Тема 4. Метод потенциалов. SVM Тема 5. Усиление классификаторов
  • Раздел 3. Распознавание изображений
    Тема 1. Особенности распознавания изображений Тема 2. Лингвистический метод распознавания Тема 3. Этапы распознавания. Библиотека OpenCV Тема 4.Нейронные сети. Библиотеки Tenzor Flow, Keras
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.3 * Аудиторная работа + 0.3 * Самостоятельная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Гасанов Э. Э., Кудрявцев В. Б. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. ТЕОРИЯ ХРАНЕНИЯ И ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ 2-е изд., испр. и доп. Учебник для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 271с. - ISBN: 978-5-534-08684-3 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-teoriya-hraneniya-i-poiska-informacii-437023
  • Кудрявцев В. Б., Гасанов Э. Э., Подколзин А. С. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 165с. - ISBN: 978-5-534-07779-7 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-423761

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Гупал В. М. Методы распознавания сложных систем. Байесовская процедура - оптимальная процедура распознавания / В. М. Гупал. - М.: Компания Спутник+, 2005. - 78 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/358812