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パターン認識特論

JA | EN

Term 2020/First semester
Number of Credits 2 credits
Course Type Lecture
Target Student Graduate
Language English
Day/Period Wed.2
Instructor(s)
  • Graduate School of Informatics, Professor KAWAHARA TATSUYA
  • Graduate School of Informatics, Associate Professor KAWASHIMA HIROAKI
Outline and Purpose of the Course まず、パターン認識系に関する基礎、距離尺度とクラスタリング、識別関数とその学習法などについて概説する。その上で、より高度な識別器(SVM、HMM など)、及び機械学習理論 (EM 学習、MDL 基準、ベイズ学習など) について、オムニバス形式で紹介する。
Schedule and Contents 情報科学的認識論
情報科学の立場から、「信号」、「記号」、「パターン」の定義を行い、パターン認識機能を実現するための計算機構について講述する。
統計的特徴抽出
文字認識や画像認識などで用いられる統計的特徴抽出について、主成分分析や部分空間法などの代表的手法を紹介する。
クラスタリング
ラベルがないデータをまとめて自動的に分類するためのクラスタリングに関して、k-平均法などの典型的な手法や、その際に用いられる距離尺度を紹介する。
最尤推定とEMアルゴリズム
混合正規分布モデルやHMMなどを学習する際の基礎である最尤推定とEMアルゴリズムについて解説する。また最尤推定以外の学習規範(MDL・MCE・ベイズ学習など)についても紹介する。
時系列パターンの認識
音声やジェスチャなどの時系列パターンを認識するための代表的な手法であるDPマッチング、HMMについて解説する。
識別モデル
より識別指向の機械学習・パターン認識手法であるSVM(サポートベクトルマシン)、最大エントロピー法、CRF(条件付き確率場)などについて紹介する。
Grading Policy 講義中に提示するレポート課題により行う
Prerequisites None
Reference(s)
  • パターン認識と機械学習 上・下(2007), C.M.ビショップ(元田浩ら訳), (シュプリンガー・ジャパン),
  • 情報の組織化, 岩波講座マルチメディア情報学 Vol. 2(2000), 長尾, 松山, 杉本, 佐藤, 麻生, (岩波書店),
  • わかりやすいパターン認識(1998), 石井, 上田, 前田, 村瀬, (オーム社),
  • Pattern Classification(2001), Duda, Hart, Stork, (John Wiley & Sons),