LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG
CHƯƠNG 1: NỘI DUNG MÔN HỌC
Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc
Bộ môn: Khoa học máy tính
Học viện kỹ thuật quân sự
Email: ngohuuphuc76@gmail.com
Lý thuyết nhận dạng
1
Thông tin chung
Thông tin về nhóm môn học:
Thời gian, địa điểm làm việc: Bộ môn Khoa học máy tính Tầng 2, nhà A1.
Địa chỉ liên hệ: Bộ môn Khoa học máy tính, khoa Công nghệ thông tin.
Điện thoại, email: 069-515-329, ngohuuphuc76.mta@gmail.com.
TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự
2
TT
Họ tên giáo viên
Học hàm
Học vị Đơn vị công tác (Bộ môn)
1
Ngô
Hữu Phúc GVC TS BM Khoa học máy tính
2
Trần
Nguyên
Ngọc
GVC TS BM Khoa học máy tính
3
Nguyễn
Việt Hùng GV TS BM Khoa học máy tính
Cấu trúc môn học
Chương 0: Giới thiệu về môn học
Chương 1: Giới thiệu về nhận dạng mẫu.
Chương 2: Nhận dạng mẫu dựa trên thống kê học.
Chương 3: Ước lượng hàm mật độ xác suất.
Chương 4: Sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất.
Chương 5: Phân loại tuyến tính.
Chương 6: Phân loại phi tuyến.
Chương 7: Mạng Neuron nhân tạo.
Thực hành: Giới thiệu một số ứng dụng trong thực tế
TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự
3
Bài 1: Giới thiệu chung
TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự
Chương 1, mục: 1.1 – 1.14
Tiết: 1-3; Tuần thứ: 1.
Mục đích, yêu cầu:
1. Nắm được sơ lược về Học phần, các chính sách riêng của
giáo viên, địa chỉ Giáo viên, bầu lớp trưởng Học phần.
2. Nắm được cấu trúc môn học.
3. Nắm được các lĩnh vực có liên quan đến nhận dạng.
4. Nắm được những vấn đề cốt lõi của nhận dạng.
Hình thức tổ chức dạy học:Lý thuyết.
Thời gian: 3 tiết.
Địa điểm:Giảng đường do Phòng Đào tạo phân công
Nội dung chính: (Slides)
4
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Pattern Recognition, Theodoridis and
Koutroumbas, Academic Press.
2. Pattern Classification, Duda, Hart, and Stork,
John Wiley & Sons.
3. Pattern Recognition. Statistical, Structural, and
Neural Approaches, Schalkoff.
5
Lý thuyết nhận dạng