Методы распознавания

Цели и задачи дисциплины

Целью изучение дисциплины является освоение математических методов распознавания образов и условий их применения в интеллектуальных системах, в частности, в системах обработки, анализа и распознавания изображений, методов синтеза решающих правил в одно- и многокритериальных системах принятия решений, а также методов логического вывода в интеллектуальных системах. Задачами дисциплины являются: - получение базовых знаний по задачам, детерминированным и статистическим методам анализа и распознавания изображений и критериям качества соответствующих решающих правил; - овладение методами теории распознавания образов - нейросетевыми, комбинаторно-логическими, статистическими, а также методами их комбинированного использования в задачах машинного обучения; - формирование представления о методах синтеза решающих правил на основе традиционных методов одно- и многокритериальной оптимизации, а также на основе моделирования эмпирических знаний в условиях неопределенности и с использованием нечетких моделей; - изучение современных методов индуктивного и дедуктивного вывода, в том числе в условиях неполноты информации; - приобретение навыков использования изученных моделей и методов в практических задачах.

Краткое содержание дисциплины

Дисциплина «Методы распознавания» относится к профессиональному циклу дисциплин. Курс включает в себя лекции и самостоятельную работу. Основные темы: - основы представления цифровых изображений; - пространственные методы улучшения изображений; - частотные методы представления и улучшения изображений; - восстановление изображений; - морфологическая обработка изображений; - сегментация изображений; - представление и описание изображений; - распознавание объектов на изображениях; - распознавание изображений по их моделям.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать: