パターン認識

科目基礎情報

学校	熊本高等専門学校	開講年度	平成28年度 (2016年度)
授業科目	パターン認識
科目番号	0028	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 1
開設学科	生物化学システム工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	1
教科書/教材	別途資料を配布
担当教員	池田 直光

到達目標

1. パターン認識の基本概念が理解できる。
2. 標準パターン作成に必要な学習法について理解できる。
3. パターン分類に必要な識別法について理解できる。
4. 簡単な認識実験を通して、認識の全体的な流れを理解できる。

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
1. パターン認識の基本概念が理解できる。	対象物の性質や特性を踏まえて、識別するためのパターン認識の構成法など、その概念についてより詳細に説明することができる。	与えられた対象を識別するために必要なパターン認識の構成法など、その基本概念について説明することができる。	与えられた対象を識別するために必要なパターン認識の構成法など、その基本概念について説明することができない。
2. 標準パターン作成に必要な学習法について理解できる。	標準パターン作成に必要ないくつかの学習法について、その原理や動作をより詳細に説明することができる。	標準パターン作成に必要な学習法について、その基本的な原理や動作を説明することができる。	標準パターン作成に必要な学習法について、その基本的な原理や動作を説明することができない。
3. パターン分類に必要な識別法について理解できる。	対象がどのパターンに属するかを調べるために必要ないくつかの識別法について、より詳細に説明することができる。	対象がどのパターンに属するかを調べるために必要な識別法について説明することができる。	対象がどのパターンに属するかを調べるために必要な識別法について説明することができない。
4. 簡単な認識実験を通して、認識の全体的な全体的な流れを理解できる。	簡単な認識実験を通して、認識の全体的な流れをより詳細に説明することができる。	簡単な認識実験を通して、認識の全体的な流れを説明することができる。	簡単な認識実験を通して、認識の全体的な流れを説明することができない。

学科の到達目標項目との関係

本科（準学士課程）での学習・教育到達目標 6-1 （好奇心と探究心を持って,得意とする専門分野の課題に取り組むことができる）

教育方法等

概要:

近年，ハードウェアの急速な進展によって，各種情報のデジタル処理が広く行われており，音声や画像の認識システムも見かけるようになってきた。このようなパターン認識は外界からの情報を識別するにあたっての中核技術である。パターンの入力から識別にいたるまでの一連の処理過程（学習，識別，分類）を整理することにより，パターン認識における基本的な概念や技術を学ぶ。情報処理という観点からデジタル信号処理が，情報の分析という観点から統計学・多変量解析が関連している。

授業の進め方・方法:

パターン認識の概念や処理の流れが理解できるように、具体的な例をできるだけ多く示して授業を進めていきたい。説明には数式が必要になるので、例題を多く取り入れていく。

注意点:

事前に実施内容についての概要を確認しておく。授業後は内容を再度見直して、自分の力だけで課題に取り組んでみる。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	パターン認識の概要
		2週	ベイズの識別規則Ⅰ
		3週	ベイズの識別規則Ⅱ
		4週	ニューラルネットワークⅠ
		5週	ニューラルネットワークⅡ
		6週	DPマッチング（動的計画法）Ⅰ
		7週	DPマッチング（動的計画法）Ⅱ
		8週	〔中間試験〕
	2ndQ
		9週	主成分分析Ⅰ
		10週	主成分分析Ⅱ
		11週	音声の基礎
		12週	音声の分析演習
		13週	母音認識演習Ⅰ
		14週	母音認識演習Ⅱ
		15週	〔後期末試験〕
		16週	後期末試験の返却と解説

評価割合

	試験	発表	相互評価	態度	ポートフォリオ	レポート	合計
総合評価割合	80	0	0	0	0	20	100
基礎的能力	20	0	0	0	0	10	30
専門的能力	60	0	0	0	0	10	70
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0