Reconocimiento de patrones

Clave: 13A6642


No. de horas: 72


Unidades de crédito:  8


Créditos SATCA: No disponible


Tipo de asignatura: Optativa


Fecha de elaboración: 2017-11-27



Objetivo general:


El alumno será capaz de plantear, modelar y resolver problemas típicos en el área del reconocimiento de patrones en imágenes. Mediante el estudio de diferentes técnicas exitosas de la literatura reciente, el alumno conocerá las etapas básicas de un sistema de reconocimiento de objetos, aprenderá el ciclo de diseño de cada etapa del sistema, y realizará implementaciones de las técnicas de reconocimiento de patrones estudiadas, a nivel de simulaciones por computadora.


Temas:


  1. Sistemas de reconocimiento de patrones.
  2. Teorías de decisión.
  3. Reconocimiento de objetos.
  4. Métricas de desempeño.
  5. Filtros de correlación avanzados.


Bibliografía:


    [1]   Geoff Dougherty, Pattern Recognition and Classification: An Introduction, Springer, 2012.             
      [2]   Sergios Theodoridis Pattern recognition  4a edición, Academic Press, 2009.
        [3]   Richard O. Duda, Peter E. Hark, David G. Stork, Pattern Classification, John Wiley and Sons, 2002.
          [4]   Richard F. Bass, Stochastic Processes, Cambridge University Press, First Ed., 2011.
            [5]   V.B.K. Vijaya-Kumar, Abhijit Mahalanobis, Richard D. Juday, Correlation Pattern Recognition, Cambridge University Press, 2006.
              [6]   Francois Goudail and Phillipe Refregier, Statistical image processing techniques for noisy images, Kluwer Academic, 2004.
                [7]   Ryan A. Kerekes and B. V. K. Vijaya-Kumar, Enhanced Video-Based Target Detection Using Multi-Frame Correlation Filtering, IEEE Trans. Aerosp. Electr. Sys. 45(1), pp. 289-307, 2009.
                  [8]   Ryan A. Kerekes and B.V.K. Vijaya-Kumar, Selecting a Composite Correlation Filter Design: A Survey and comparative Study, Optical Engineering 47(6), 067202.1- 067202.18, 2008