área científica
Eletrotecnia
escolaridade
ensino teórico-prático (TP) - 3 horas/semana
idioma(s) de lecionação
a inserir brevemente
objectivos
A atribuição de uma classe a um objecto caracterizado por um conjunto de medidas realizadas por sensores, tendo em atenção experiências anteriores, é o problema central desta área. Existe uma gama de aplicações que se podem designar como reconhecimento de padrões: reconhecimento de caracteres, identificação de impressões digitais, reconhecimento de voz, etc.
competências
Os principais objectivos do curso visam a introdução de técnicas de reconhecimento de padrões com exemplos de aplicação na área de visão e engenharia biomédica. O conteúdo cobre os problemas de extração de características,redução de dimensão, classificação e agrupamento. A cadeia de desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de padrões é introduzida: da identificação do problema ao teste e validação do sistema. As principais competências a desenvolver são
- Identificação das fases de desenvolvimento de um sistema de classificação.
- Extração, validação e normalização de características (features).
conteúdos
- Introdução ao reconhecimento de padrões.
- Teoria de Decisão Bayes- Máxima-verosimilhança e estimação de parâmetros (máxima verosmilhança, EM e cadeias de Markov)
- Técnicas não-paramétricas
- Técnicas Discriminativas (funções discrimiminante e redes neuronais).
- Seleção de Características e Redução da Dimensão.
- Extração de Características (técnicas baseadas em dicionários)
avaliação
Um exame final
Avaliação de projectos: relatórios e, eventualmente apresentações orais.
Leitura e apresentação de artigos científicos
requisitos
Teoria de Probabilidades e Álgebra Linear
metodologia
Aulas teóricas -50% da duração do semestre
Trabalho prático em pequenos projectos - 50% da duração do semestre
bibliografia recomendada
S- Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition (3rd ed) ,Academic Press, 2006
-R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification (2nd ed) John
Wiley & Sons, 2000