Teorie kognitivních systémů

Přednáší, cvičí a zkouší:

Prof. Ing. Václav Matoušek, CSc. (UK 424)

Cíle předmětu

Cílem předmětu Teorie kognitivních systémů je zvládnutí teoretických základů koncepce a návrhu kognitivních systémů, základních i pokročilejších metod rozpoznávání a jejich aplikace pro rozpoznávání objektů reprezentovaných signály jednodušších průběhů.

Plán přednášek

Týden	Náplň přednášky
1.	Základní pojmy, principy komunikace člověk-stroj a její aspekty, komunikace člověka s počítačem, multimediální a multimodální komunikace.
2.	Úloha rozpoznávání při komunikaci člověka s počítačem, základy vizuální, grafické a řečové komunikace. Podstata procesu rozpoznávání, základní kroky úloh analýzy scén a řeči, obecná klasifikační úloha.
3.	Typy a struktury klasifikátorů, charakteristické rysy a vlastnosti příznakových a strukturních metod rozpoznávání. Příznakové metody rozpoznávání - teoretická podstata metod, metody výběru, transformace a hodnocení významnosti příznaků.
4.	Metody návrhu klasifikátorů, struktury a nastavení klasifikátorů, klasifikátory na bázi diskriminačních funkcí, na bázi kritéria minimální vzdálenosti, pravděpodobnostní diskriminační funkce, Bayesův klasifikátor.
5.	Parametrické a neparametrické metody odhadů - teoretická podstata metod, odhad s maximální věrohodností a Bayesova metoda odhadu, Parzenova metoda odhadu, klasifikace podle nejbližšího souseda, k-NN metoda.
6.	Moderní statistické metody rozpoznávání - Support Vector Machines, Principal Component Analysis, Independent Component Analysis, využití metod shlukové analýzy, učící se systémy rozpoznávání.
7.	Metody extrakce příznaků, reprezentace a zpracování signálů v časové a frekvenční oblasti, úloha integrálních transformací.
8.	Strukturní metody rozpoznávání - princip metod, základy vytváření strukturních popisů objektů, zásady pro volbu primitiv, metody analýzy a klasifikace strukturních obrazů.
9.	Typy gramatik používaných pro vytváření strukturních popisů - řetězové, stochastické, programované, atributové, plexové, pavučinové, grafové, stromové gramatiky a gramatiky relačních struktur, příklady vytváření jednodušších strukturních popisů.
10.	Klasifikace strukturních popisů objektů, inference gramatik, deformační schémata, zpracování a využití sémantické informace.
11.	Hybridní metody rozpoznávání objektů, praktické příklady - použití metod rozpoznávání pro klasifikaci objektů v obrazu scény, volba a zpracování příznakového/strukturního popisu obrazů, relační popis obsahu scény a jeho další zpracování.
12.	Základy rozpoznávání řečových signálů, vzorkování, kódování a analýza řečového signálu v časové a frekvenční oblasti. Metody segmentace řečového signálu, akusticko-fonetická analýza, rozpoznávání izolovaných slov. Syntéza řečového signálu.
13.	Základy lingvistické analýzy přirozeného jazyka a porozumění plynulým a spontánním promluvám, návrh a řízení dialogu člověka s počítačem.

Organizace cvičení

Cvičení probíhají formou samostatné práce na zadaných úlohách; část z nich je součástí vědeckovýzkumné činnosti katedry a jejich úspěšné vyřešení napomůže splnění úkolů katedry.
Vyřešené úlohy budou doprovozeny zpracováním odpovídající dokumentace obsahující popis úlohy a použitých metod zpracování, programové řešení a odpovídající programovou a uživatelskou dokumentaci. V závěru bude proveden kritický rozbor dosažených výsledků a nastíněny možnosti dalšího postupu při řešení daného problému, eventuálně možnosti dalšího zlepšení.
Cvičení budou uzavřena obhajobou samostatné práce v kolektivu všech studentů předmětu.
Obhajoba samostatné práce bude následována zkouškovými otázkami z látky probírané v průběhu semestru (viz výše uvedený přehled probírané látky), jejichž úspěšné zodpovězení bude ohodnoceno odpovídajícím klasifikačním stupněm.

Výukový program pro předmět "Klasifikace a rozpoznávání" zpracoval Ondřej Rohlík

Pro spuštění výukového programu klikněte zde.