パターン認識の基礎と応用 - 技術者・研究者向けセミナー

特徴抽出を画像認識一般に応用し、構築するための個々の処理をプログラムで体験しながらマスターできる特別講座！

日時：2011年9月26日（月）10:30〜17:30

[講師の言葉]

私たちの日々の営みは正に五感を駆使したパターン認識の連続です。これを計算機で実現するのがパターン認識技術で、未だ人間の能力には及びませんが、近年の理論的発展により、統計的パターン認識の枠組みが確立しつつあります。
　本講演では、まず統計的パターン認識の核となる理論的枠組みを紹介します。ただ、これだけでは実感が伴いません。そこで、具体的に文字認識技術を取り上げて、パターン認識系を構築するための個々の処理をプログラムで体験して頂きます。ここで紹介する技術はそのまま画像認識一般に応用できるものです。パターン認識の応用を考えておられる技術者・研究者の皆さんに必ず役立つ情報と知識をご提供できるはずです。

[プログラム]

Ⅰ．パターン認識の基礎
　　１．パターン認識とは何か
　　２．ベイズの定理と統計的パターン認識の考え方
　　３．誤り確率最小化と最適な決定領域
　　４．統計的パターン認識における生成モデル vs. 識別モデル
Ⅱ．生成モデルによる統計的パターン認識
　　１．最近傍平均識別則
　　２．改良投影距離法
Ⅲ．識別モデルによる統計的パターン認識
　　１．ニューラルネットワーク−多層パーセプトロン−
　　２．サポートベクターマシン
Ⅳ．パターン認識の応用　−文字認識を例題に−
　　１．手書き数字データベース
　　２．前処理
　　　　a．雑音除去
　　　　b．位置と大きさの正規化
　　３．特徴抽出
　　　　a．メッシュ特徴
　　　　b．輪郭方向分布特徴
　　４．認識辞書の作成
　　　　a．最近傍平均識別則
　　　　b．改良投影距離法
　　　　c．２層パーセプトロン
　　　　d．サポートベクターマシン
　　５．認識実験
　　　　a．認識率の評価
　　　　b．累積分類率の評価
Ⅴ．今後の展望