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Universidad de Granada
Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación
c/. Daniel Saucedo Aranda, s/n 18071 Granada España
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Ingeniería Informática

Reconocimiento de Formas (a extinguir)

Curso 2013/2014


Curso: 5º, Primer Cuatrimestre

Créditos de Teoría: 0, Créditos de Prácticas: 0

PROGRAMA DE TEORÍA
Tema 1.- Introducción al reconocimiento de formas.

    * Formas y reconocimiento de formas.
    * Configuración de un sistema de reconocimiento de formas.
    * Aprendizaje y reconocimiento de formas.
    * Conceptos básicos de la teoría de la decisión.
    * Superficies de decisión y funciones dicriminantes.
    * Métodos de estimación del error de clasificación.
    * Aplicaciones.

Tema 2.- Técnicas supervisadas I:
Aproximación paramétrica al reconocimiento de formas.

    * Clasificadores lineales.
    * Clasificadores cuadráticos.
    * Diseño de clasificadores lineales y cuadráticos.
    * El problema de la estimación de los parámetros.

Tema 3.- Técnicas supervisadas II:
Aproximación no paramétrica al reconocimiento de formas.

    * Métodos de estimación de la función de densidad.
    * Métodos de clasificación del vecino más próximo. Métodos de edición y condensado.
    * Métodos de aprendizaje adaptativo.
    * Árboles de clasificación.

Tema 4.- Técnicas no supervisadas: Métodos de agrupamiento.

    * Métodos de agrupamiento con número de clases desconocido.
    * Métodos de agrupamiento con número de clases conocido.
    * Métodos de agrupamiento basados en grafos.

Tema 5.- Selección y extracción de rasgos.

    * Problemas asociados a la dimensionalidad de los datos.
    * Separabilidad estadística.
    * Algoritmos de selección de rasgos.
    * Extracción de rasgos.

Tema 6.- Métodos de postprocesamiento basados en el contexto

    * La información contextual.
    * Métodos Bayesianos basados en Campos Aleatorios Markovianos. El algoritmo ICM.
    * Otros métodos.
PROGRAMA DE PRÁCTICAS
Todas las prácticas se desarrollarán en los laboratorios de prácticas.

En las primeras sesiones se realizarán prácticas tuteladas donde los alumnos experimentarán con programas sobre los conceptos y algoritmos expuestos en las clases de teoría.

La parte principal de las prácticas (materia evaluable) consistirá en la implementación y experimentación de diferentes algoritmos estudiados en la parte de teoría. Para ello se proporcionará una relación de prácticas obligatorias. Es posible la realización de prácticas adicionales (voluntarias) para las que el profesor proporcionará una lista, aunque el alumno puede sugerir la elaboración de otras.

Para la realización de las prácticas de esta asignatura se pondrá a disposición de los alumnos unas bases de datos sobre las que aplicarán los algoritmos estudiados y analizarán los resultados obtenidos.
BIBLIOGRAFÍA
          o CORTIJO, F.J. (2007), Reconocimiento de Patrones. Apuntes disponibles en la web de la asignatura
http://www-etsi2.ugr.es:8080/depar/ccia/RF0708/material.htm
          o DEVIJVER, P.A. y KITTLER, J.V. (1982), Pattern Recognition. A Statistical Approach, Prentice Hall- Englewood Cliffs.
          o DUDA, R. y HART, P. (1973), Pattern Classification and Scene Analysis, John Wiley & Sons.
          o FUKUNAGA, K. (1990), Introduction to Statistical Pattern Recognition Academic Press.
          o HAND, D.J. (1981), Discrimination and Classification, John Wiley & Sons.
          o MICHIE, D., SPIEGELHALTER, D.J. y TAYLOR, C.C. Editores (1994), Machine Learning, Neural and Statistical Classification, Ellis Horwood.
          o MARAVALL GÓMEZ-ALLENDE, D., (1993), Reconocimiento de Fromas y Visión Artificial, Ra-Ma.
          o McLACHLAN, G.J. (1992), Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition, John Wiley & Sons.
MÉTODO DE EVALUACIÓN
La calificación en la convocatoria ordinaria de Febrero se calculará en base a dos calificaciones:
la de un examen escrito (40%) y la de las prácticas desarrolladas (60%).

La calificación en la convocatoria extraordinaria de Septiembre se calculará con el mismo criterio que en la convocatoria ordinaria,
aunque las prácticas a desarrolar pueden ser distintas a las de la convocatoria ordinaria.
En la calificación de prácticas se valorará la realización de trabajos específicos -adicionales a las prácticas propuestas- sobre algunos temas.