 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Computer Vision & Machine Intelligence | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-ISIA-005 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anglais | Anglais, Français | 24 | 24 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Image Processing: Image acquisition; lowlevel processing, filtering, transforms; image segmentation and registration;
Pattern Recognition: SPR scheme, feature extraction, classifiers, combining classifiers; neural networks: feed-forward neural networks, training MLP, Deep Neural Nets; support vector machines; dynamic systems: dynamic time warping, hidden Markov models
Teaching modalities may be adjusted according to the teaching context imposed by health measures.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sergios Theodoridis, Aggelos Pikrakis, Konstantinos Koutroumbas, Dionisis Cavouras, "Introduction to pattern recognition - A MATLAB approach", 9780123744869
T. Dutoit & F. Marques, "Applied Signal Processing", Springer, 2009
R.O. Duda & P.E. Hart, "Pattern Classification and Scene Analysis", John Wiley & Sons, 1973 (2000).
K. Fukunaga, "Introduction to Statistical Pattern Recognition", Academic Press, San Diego, 1990
Mode d'enseignement
- Mixte
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend