TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Haxhimusa)

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Diese LVA wird nicht mehr von dieser Person angeboten, ist ausgelaufen, oder läuft aus und befindet sich daher nur noch zu historischen Zwecken im VoWi.

Daten[edit | edit source]

Lecturers Yll Haxhimusa
ECTS 3
Department Forschungsbereich Computer Vision
Zuordnungen
Bachelor Medieninformatik und Visual Computing Wahlmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME
Bachelor Technische Informatik Wahlmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME
Masterstudium Biomedical Engineering Wahlmodul "Wahlfachkatalog D" oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME
Master Visual Computing Pflichtmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME
Master Media and Human-Centered Computing Pflichtmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME
Master Medizinische Informatik Wahlmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME


Inhalt[edit | edit source]

Offiziell: Ziel der VO ist es, die Grundlagen sowie einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der Mustererkennung (pattern recognition) zu vermitteln. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Bilddaten, d.h. der Extraktion und Verarbeitung von Bild-Merkmalen.

Allerdings gehen Übung und Vorlesung nach Erlernen der einfachen Bildmerkmalen (Pixelanzahl, Ausdehnung, Formeigenschaften,...) dann eher in Richtung maschineller Klassifikation von statistischen Daten mit statistischen oder auch nicht so statistischen Methoden.

Benötigte Vorkenntnisse[edit | edit source]

Statistische Vorkenntnisse sind definitiv von Vorteil. Erfahrungen mit MatLAB sind für die Übung unerlässlich. Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung VO ist nicht unbedingt notwendig, hauptsächlich wegen der Erfahrung mit MatLAB die man dort erhält.

--Ich finde, man kann die Übung auch machen, ohne vorher Matlab je bedient zu haben. Mir ging es zumindest so. Dazu muss man sich halt recht viel aneignen.--Berni

Vortrag[edit | edit source]

Der Vortrag von Haxhimusa wird auf Deutsch abgehalten, oft verwendet er jedoch lieber englische Ausdrücke, da ihm manches deutsche Wort nicht einfällt. Der Vortrag ist ganz gut und auch recht interessant, jedoch sollte man vor allem das Bayes Theorem nach der Vorlesung noch einmal durchgehen, da 4-5 Vorlesungen dieses Thema immer wieder behandeln.

Laborübung[edit | edit source]

Die Laborübung ist mittlerweile eine eigenständige LVA, mit einem anderen Modus und unter Einführung in die Mustererkennung UE zu finden.

Prüfung[edit | edit source]

  • orientierte sich im SS2009 sehr an der alten Vorlesung von Hanbury
  • Achtung, Haxhimusa will die Prüfung anscheinend umgestalten - die VO Prüfung im SS2010 hatte jedenfalls jede Menge neue Beispiele und Fragen.
  • siehe Materialien

Update: Die neuen Prüfungen weichen immer mehr von denen von Hanbury ab. Die Rechenbeispiele sind zwar noch zu 70% gleich, allerdings werden gerne mehr theoretische Beispiele gegeben, wie zum Beispiel Ausrechnen der Diskriminantenfunktionen mit Unbekannten anstelle von Zahlen. Von Prinzip her gleich, sorgt jedoch für Überraschungen bei der Prüfung wenn man nervös ist.

Theoriefragen kommen immer neue, vllt zu 30% aus den Prüfungsordnern.

Die Aufsatzthemen sind gleich geblieben, jedoch darf man nicht mehr aus einem von 3 Themen wählen, sondern kriegt eines vorgesetzt.

Dauer der Zeugnisausstellung[edit | edit source]

  • SS10: Prüfung 29.06.2010, Zeugnis 07.07.2010 (also ziemlich genau eine Woche)

Zeitaufwand[edit | edit source]

Sofern man in den Vorlesungen war, sollten einige Tage Vorbereitung reichen. Das Durchrechnen der alten Prüfungsaufgaben ist sehr zu empfehlen, da vor allem die Aufsatzthemen und die Rechenbeispiele gleich bleiben, und nur bei den Theoriefragen wirkliche Überraschungen kommen (sollten).

Wo gibts Mitschriften, Skripten, Folien...[edit | edit source]

Die Folien der Vorlesung werden im TUWEL zur Verfügung gestellt, gemeinsam mit weiterführender Literatur, die den Stoff vertieft und nicht Teil der Prüfung ist.

Skriptum gibt es laut Vortragenden keins mehr. (Quelle: TUWEL Nachrichtenforum). (Das Skriptum war eh nur ein Ausdruck aller Folien.)

Das Buch gibt es als indische Version um 30 anstatt 110 Euro bei Ebay.

Tipps[edit | edit source]

Der Dozent gibt während der Vorlesung immer wieder Tipps welche Sachen sicher zur Prüfung kommen.

Bemerkungen[edit | edit source]

Verbesserungsvorschläge / Kritik[edit | edit source]

noch offen

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