Mustererkennung in Bilddaten

Credits Workload Kontaktzeit Selbststudium Dauer
6 CP180 h 3 SWS (45 h)135 h

Lehrveranstaltungen

Veranstaltung/ Lehrform CP SWS Häufigkeit
Mustererkennung in Bilddaten Vorlesung 6 CP 3 SWS WS, jährlich
Mustererkennung in Bilddaten Übung   0 SWS WS, jährlich

Prüfungsleistung

Mündliche Prüfung.

Note

Die Modulnote ist die Note der mündlichen Prüfung.

Lernergebnisse / Kompetenzen

Die Studierenden erarbeiten die theoretischen Grundlagen von Merkmalextraktion und Klassifikationerwerben die grundsätzliche Fähigkeit zur statistischen Modellierung, Auswahl und Auslegung von Mustererkennungssystemen.

Inhalte

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie; statistische Entscheidungsverfahren; Zufallsvektoren; Datenrepräsentation und Merkmalgewinnung; lineare und quadratische Klassifikation; Klassifikation von Texturen; SVM; nichtparametrische Klassifikation; kontextabhängige Klassifikation mittels Markovfeldern; Bewegungserkennung; unüberwachte Klassifikation, Bildsegmentierung.

Alternative Wahlmodule zu diesem Modul

Dieses Modul gehört zur Gruppe "Wahlpflichtbereich Elektrotechnik". 7 Module (bestehend aus Vorlesung und Übung) zu wählen aus dem Wahlpflichtmodulen in den zwei Studienschwerpunkten: 1. Informations- und Kommunikationstechnik; 2. Elektrische Energietechnik. Die Module sollen so gewählt werden, dass im 1. Studienjahr insgesamt 36 ECTS und im 2. Studienjahr 24 ECTS erworben werden.

Studienschwerpunkt Elektrische Energietechnik (EE)

Studienschwerpunkt Informations- und Kommunikationstechnik (IK)

Modulzuordnung

Master of Science: Fach Grundlagen der Elektrotechnik: Bereich Studienschwerpunkt Informations- und Kommunikationstechnik (IK)

Disclaimer

Bitte beachten Sie, dass im Zweifel (z.B. sich widersprechende Angaben auf der Website und dem Modulhandbuch) für Ihr Studium immer die Angaben in der aktuellen Bachelorprüfungsordnung mit den entsprechenden Anhängen verbindlich sind. Wenden Sie sich bitte an die Fachstudienberatung, wenn Ihnen Unstimmigkeiten auffallen.