Nuovo Ordinamento - Ingegneria - Università degli Studi di Trento

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FACOLTA’ DI INGEGNERIA TEORIA E TECNICA DEL RICONOSCIMENTO Docente: prof. Farid Melgani 3° anno - IV Bimestre - 6 crediti Corso di Laurea in Ingegneria dell’Informazione e dell’Organizzazione Obiettivi del Corso Il corso presenta ed analizza dal punto di vista teorico gli elementi principali che compongono un sistema di riconoscimento. Lo scopo del corso è fornire competenze di base per la progettazione di un sistema di riconoscimento per varie applicazioni quali la classificazione di immagini industriali, biomediche e telerilevate. Il corso prevede lo svolgimento di lezioni ed esercitazioni numeriche in aula. Sono inoltre programmate esercitazioni software in laboratorio. Programma 1. Introduzione alla Teoria e le Tecniche del Riconoscimento Definizioni ed applicazioni. Un esempio di applicazione del riconoscimento. Struttura e progettazione di un sistema di riconoscimento. Concetto dell’addestramento. 2. Fondamenti Matematici Algebra lineare. Nozioni di teoria delle probabilità. Distanze deterministiche e statistiche. 3. Tecniche di Pre-elaborazione e di Estrazione di Feature Metodi di segmentazione. Caratterizzazione di regioni. Estrazione di contorni. Analisi di tessitura. Tecniche di riduzione di parametri. 4. Classificatori Supervisionati Classificatore basato sulla minima distanza. Classificatore basato sul metodo del parallelepipedo. Classificatore basato sulla massima verosimiglianza. Classificatore basato sui K punti vicini. Funzioni discriminanti lineari (il “perceptron”, procedure di rilassamento, procedure basate sul minimo errore quadratico). 5. Classificatori non Supervisionati Misure di similarità e criteri di clustering. Algoritmo Maximin. Algoritmo “K-means”. Metodo del Minimal Spanning Tree. Algoritmo “Fuzzy C-means”. 6. Reti neurali artificiali Introduzione alla rete neurale biologica. Il “Perceptron”. La rete neurale artificiale di tipo “Multilayer Perceptron”. Cenno sull’algoritmo di addestramento basato sulla “Backpropagation”. Modalità di svolgimento del corso Il corso prevede lo svolgimento di lezioni ed esercitazioni numeriche in aula. Sono inoltre programmate esercitazioni software in laboratorio. Modalità d’esame L’accertamento prevede il superamento di una prova scritta. Testi Consigliati 284
PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002/2003 · Copie del materiale proiettato a lezione. · R. O. Duda, P. E. Hart e D. G. Stork. Pattern Classification. Seconda Edizione, New York: John Wiley & Sons Inc, 2001. · R. Rojas. Neural Networks: A Systematic Introduction. Berlin: Sprinter-Verlag, 1996. Testi per la Consultazione · J. T. Tou e R. C. Gonzalez, Pattern Recognition Principles. Ontario: Addison-Wesley Publishing Company, 1974 · K. Fukunaga. Statistical Pattern Recognition. Seconda Edizione, New York: Academic Press, 1990. 285
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PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002
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ANALISI MATEMATICA I Docente: prof.
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6. Superfici Superfici parametriche
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ANALISI STRUMENTALE E CONTROLLO DEI
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ANTENNE E COMUNICAZIONI MOBILI 1 Do
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ARCHITETTURA E COMPOSIZIONE ARCHITE
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- Gestione delle transazioni - Appa
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CALCOLO NUMERICO Dott. Enrico Berto
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CHIMICA Docente: prof. Giovanni Car
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COMUNICAZIONI ELETTRICHE 2 (HG) 2°
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COSTRUZIONI IDRAULICHE (HC) 3°anno
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DISEGNO CIVILE Docente: arch. Alber
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Disegno dell’Architettura (1 modu
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DISEGNO DELL’ARCHITETTURA Docente
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Propedeuticità: Chimica PROGRAMMI
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Il libro di testo per lo studio del
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ELETTRONICA 1 Docente: Prof. G.-F.
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ELETTROTECNICA Docente: prof. Aless
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ELETTROTECNICA Docente: prof. Mauri
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FISICA GENERALE 1 (HG) 1° anno/ 1
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FISICA 3 (HG) 2°anno/ 2° semestre
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4.7 - L’indice di rifrazione. 5 -
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FISICA GENERALE Docente: Paolo Tosi
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FISICA GENERALE 2 Docente : R.S. Br
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2.12 Rapp. Animazione Traslazioni 2
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GESTIONE DELLE RISORSE IDRICHE Doce
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GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI (HC)
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INFORMATICA GENERALE 1 Prof. Marco
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Bibliografia di riferimento Qualsia
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INGEGNERIA SANITARIA AMBIENTALE Doc
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INTRODUZIONE ALLE COMUNICAZIONI OTT
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MACCHINE 6 crediti PROGRAMMI DI INS
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- Le concretizzazioni PROGRAMMI DI
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3. Esercitazioni PROGRAMMI DI INSEG
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