Reconhecimento de Padrões
Código: TIP8311
Disciplina: Reconhecimento de Padrões
Carga Horária Total: 64h
Ementa:
Introdução aos problemas de reconhecimento de padrões. Teoria bayesiana de decisão com e sem rejeição. Testes de Neyman-Pearson e Minimax. Cálculo de probabilidade de erro. Introdução à teoria da estimação de parâmetros e aprendizado bayesiano com supervisão. Funções discriminantes lineares e algoritmos de treinamento. Classificação em múltiplas classes e função discriminante linear de Fisher. Métodos de extração e seleção de atributos. Agregação de dados. Técnicas não paramétricas. Uso de redes neurais em classificação de padrões.
Referências:
WEBB, A. R. Statistical Pattern Recognition. 2. ed. Wiley, 2002.
BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2007.
MARQUES, J. S. Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais. 2. ed. IST Press, 2005.
THEODORIDIS, S.; KOUTROUMBAS, K. Pattern Recognition. 4. ed. Academic Press, 2008.
