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Modulhandbuch vor WS 2014/15

Modul CS4240

Syntaktische Mustererkennung (vor 2014) (SyntakMust)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Wird nicht mehr angeboten
Leistungspunkte:


4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Informatik 2012 (Wahl), Anwendungsfach Medizinische Informatik, 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Syntaktische Mustererkennung (Übung, 1 SWS)
  • Syntaktische Mustererkennung (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 55 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
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
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
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten
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
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Letzte Änderung:
17.7.2019

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