183.280 Strukturelle Mustererkennung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, VO, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, die grundlegenden Datenstrukturen und Repräsentationen der strukturellen Mustererkennung: Relationen, Graphen und Graphenpyramiden, kombinatorische Karten, Form und Kontextrepräsentationen, formale und Graph-Grammatiken, Struktur in Bewegung und Topologie zu benennen und die darauf anzuwendenden Methoden mit ihren Vor-und Nachteilen für ausgewählte Anwendungen zu begründen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

(räumliche, zeitliche) Relationen zwischen Mustern; Repräsentation von Struktur: Strings, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, Karten, Grammatiken; Form und Kontext; Einbettung in nD-Raum, Distanzen auf einer Struktur; Graphspektrum, Exzentrizität; Operationen auf und mit Strukturen: Erkennen (parsing), exaktes und inexaktes Matching, Veränderungen von Struktur bei Bewegung, Verfolgen; Topologie und Homologiegruppen (nD-Löcher, Persistenz); Anwendungsgebiete.

Methoden

siehe Lehrinhalt

Prüfungsmodus

Schriftlich

Weitere Informationen

lecture: study of the selected material: 15h

homework:

specify problem 15h

design and select methodology 24h

evaluation concept 5h

illustrations 2h

report 14h

 

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

- schriftliche und illustrative Dokumentation eines selbst gewählten und spezifizierten Teilproblems,

- gemeinsam mit dem Design und der Auswahl der dafür geeigneten Methodik

- Evaluierung und kritische Analyse der Resultate.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
17.09.2020 00:00 11.10.2020 00:00 16.11.2020 00:00

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 932 Visual Computing

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Digitael Bildverarbeitung, Mustererkennung, grundlegende math. Konzepte: Relationen

Datenstrukturen: Zeichenketten, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, fromale Grammatik.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Begleitende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch