Classificação Automática e Reconhecimento de Formas

Código:

M475

Sigla:

M475

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2012/2013 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://moodle.up.pt/course/view.php?id=150
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Matemática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:AST	0	Plano de Estudos a partir de 2008	3	-	7,5	-	202,5
L:CC	0	Plano de estudos de 2008 até 2013/14	3	-	7,5	-	202,5
L:F	0	Plano de estudos a partir de 2008	3	-	7,5	-	202,5
L:M	0	Plano de estudos a partir de 2009	3	-	7,5	-	202,5
M:EG	2	PE do Mestrado em Engenharia Geográfica	1	-	7,5	-	202,5
M:ENM	8	PE do Mestrado em Engenharia Matemática	1	-	7,5	-	202,5
			2
M:M	3	PE do Mestrado em Matemática	1	-	7,5	-	202,5
			2
M:MAO	0	PE Mestrado em MAOPI	1	-	7,5	-	202,5
M:SIG	0	PE do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfic	1	-	7,5	-	202,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Introduzir os conceitos fundamentais do reconhecimento estatístico de formas e análise classificatória. Pretende-se também que o aluno seja capaz de aplicar os conceitos aprendidos em problemas reais e simulados.

Programa

Introdução e formulação de um problema de Reconhecimento de Formas; alguns exemplos de aplicação. Vectores aleatórios e suas propriedades: distribuições de probabilidade, estimação de parâmetros, transformações lineares, componentes principais. Teoria da decisão estatística. Métodos paramétricos de Análise Discriminante: modelos gaussianos lineares e
quadráticos. Métodos não paramétricos de Análise Discriminante: método do Núcleo e K-NN. Redes Neuronais, Árvores de Decisão e de Regressão, Máquinas de suporte vectorial. Classificação Automática não supervisionada; classificação hierárquica e não hierárquica.

Bibliografia Obrigatória

000040415. ISBN: 0-471-05669-3
000040365. ISBN: 0-387-95284-5
000039952. ISBN: 0-521-46086-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As aulas são acompanhadas por material disponibilizado pelo docente, incluindo fichas de exercícios referentes a cada uma das secções programáticas, e ainda pela utilização de Software de Estatística, em computador.

Software

Software R

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Fórmula de cálculo da classificação final

Exame final e projectos. Para ficar aprovado, o aluno tem de tirar positiva no exame final e também na nota final de exame e projectos. O exame tem um peso de 50% e os trabalho de 50%.