麻省理工学院“开放式课程网页” | 脑与认知科学 | 9.913-C 2002春季课程：机械视觉的图样辨识


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9.913-C 2002春季课程：机械视觉的图样辨识(Pattern Recognition for Machine Vision, Spring 2002)

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审定：无
翻译：张瀚仁(简介并寄信)、谢镇宇(简介并寄信)
编辑：侯嘉珏(简介并寄信)

A diagram showing an example of object detection and recognition application.

一个物件侦测与辨识的应用范例。（图片提供：麻省理工学院─脑与认知科学系，Poggio实验室）
An example of object detection and recognition application. (Image courtesy of Poggio Laboratory, MIT Department of Brain and Cognitive Sciences.)

课程重点

分类器网络可用来检视、分类、确认与区别在生物或机器系统中一些人类无法察觉到的微小细节。他们的应用范围从检查火星塞到脸部辨识都有。分类器网络正成为机器视觉系统的基础。本课程专案的设计，是使同学获得实作经验，并且让研究所的同学奠定在此领域深入研究的基础。在相关资源区里，有一些连结可以帮助各位更了解这些类型的分类器网络。

Classifier networks are used to inspect, sort, identify, and discriminate minute details in biological or machine systems that human beings cannot discern. They are used in everything from inspecting spark plugs to face recognition. Classifier networks are becoming the basis of machine vision systems. The students' projects are designed to give them practical experience, and to ground graduate students in the field so that they are able to perform this type of research. In the related resources section, there are links that can be explored for a deeper understanding of these types of classifier networks.

课程描述

本课程是针对大三、大四或研一的同学设计的课程。课程重点会放在图样辨识技术的应用，以及机器视觉的相关问题。
课程涵盖的主题包括：

机器视觉与图样分类的问题概述

影像的构成与处理

影像的特征萃取

生物学上的物体辨识

贝氏决策理论

丛集

The topics covered in the course include:
The course is directed towards advanced undergraduate and beginning graduate students. It will focus on applications of pattern recognition techniques to problems of machine vision.

Overview of problems of machine vision and pattern classification
Image formation and processing
Feature extraction from images
Biological object recognition
Bayesian decision theory
Clustering

师资

讲师：
Tomaso Poggio 教授
Bernd Heisele 博士
Yuri Ivanov 博士

上课时数

教师授课：
每周1节
每节2小时

程度

研究所

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