Dauer:
1 Semester | Angebotsturnus:
Wird nicht mehr angeboten | Leistungspunkte:
4 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Master Informatik 2012 (Wahl), Anwendungsfach Medizinische Informatik, 3. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - Syntaktische Mustererkennung (Übung, 1 SWS)
- Syntaktische Mustererkennung (Vorlesung, 2 SWS)
| Workload: - 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
- 55 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
- 45 Stunden Präsenzstudium
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Lehrinhalte: | - Syntaktische Beschreibung visueller Objekte oder Strukturen, Beispiele wie Chromosom-Typen
- Abbildung der primären Bilddaten in die symbolische Ebene
- Grammatik-Typen zur Strukturbeschreibung: von indizierten bzw. attributierten Grammatiken bis zu Baum- oder Web-Grammatiken
- Stochastische lineare Grammatiken, theoretische Eigenschaften wie Konsistenz
- Kalkulationsverfahren zur Berechnung von Regelwahrscheinlichkeiten aus Stichproben generierter Zeichenketten
- Verallgemeinerung der stochastischen Grammatiken
- Parsingverfahren für stochastische oder Merkmalsgrammatiken
- Anwendungsbeispiele, z.B. Koronargefässe mit konkreter LR(1)-Grammatik zur Klassifikation von Stenosen
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - Verständnis für den Einsatz syntaktischer Methoden für Objektbeschreibungen und symbolische Klassifikationsaufgaben
- Einsicht in die Abgrenzung zu den überwiegend eingesetzten statistischen Ansätzen zur Mustererkennung
- Beherrschung von grammatikalischen Algorithmen für die Klassifikation syntaktisch beschriebener Objekte
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: - Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten
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Modulverantwortlicher: Lehrende: |
Literatur: - K. S. Fu: Syntactic Pattern Recognition and - Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall
- H. Ney: Maschinelle Sprachverarbeitung: Der statistische - Informatik Spektrum 26:6, 94-102
- M. R. Ogiela, R. Tadeusiewicz: Syntactic reasoning and pattern recognition for - Artificial Intelligence in Medicine 26, 145-159
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Sprache: - Wird nur auf Deutsch angeboten
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Letzte Änderung: 17.7.2019 |
für die Ukraine