Handwriting Recognition
Faculteit | Science and Engineering |
Jaar | 2021/22 |
Vakcode | WMAI019-05 |
Vaknaam | Handwriting Recognition |
Niveau(s) | master |
Voertaal | Engels |
Periode | semester II b |
ECTS | 5 |
Rooster | rooster.rug.nl |
Uitgebreide vaknaam | Handwriting Recognition | ||||||||||||||||||||||||
Leerdoelen | Verschaffen van inzicht in de problemen die zich voordoen bij de herkenning van (hand)schrift in de vorm van karakters en woorden, op het niveau van de sensor-data (pixels, vectoren), de patroonclassificatie en de natuurlijke taal. | ||||||||||||||||||||||||
Omschrijving | Behandeld worden: voorbewerking, normalisatie, segmentatie, classificatie en nabewerking. De student maakt kennis met een aantal basismethoden patroonclassificatie (hidden-Markov-models, neurale netwerken, en de support-vector classifier). Tevens wordt praktische ervaring opgedaan met het bedenken en berekenen van geometrische kenmerken die als basis dienen voor de patroonclassificatie. Na een introductie in werkcolleges volgt de practicumopdracht. De opdracht wordt alleen of in groepjes (max. 2 pers.) gemaakt. Omdat er wordt uitgegaan van gezamenlijke ‘benchmark’ data waarop de classificatoren worden getraind en getest kan er een zeker competitie-element aanwezig zijn. Te leveren prestaties, elk element draagt bij tot het eindcijfer:
|
||||||||||||||||||||||||
Uren per week | |||||||||||||||||||||||||
Onderwijsvorm | Hoorcollege (LC), Practisch werk (PRC) | ||||||||||||||||||||||||
Toetsvorm |
Practisch werk (PR), Presentatie (P), Verslag (R)
(Zie opmerkingen) |
||||||||||||||||||||||||
Vaksoort | master | ||||||||||||||||||||||||
Coördinator | prof. dr. L.R.B. Schomaker | ||||||||||||||||||||||||
Docent(en) | M.A. Dhali, MSc. ,prof. dr. L.R.B. Schomaker | ||||||||||||||||||||||||
Verplichte literatuur |
|
||||||||||||||||||||||||
Entreevoorwaarden | Please note that the student is expected to have a relevant BSc degree. Strongly advised: Signals and Systems (WBAI016-05) or a comparable course unit on signal processing. Advised: AI 1, programming skills (Java, C, C++). Knowledge of machine learning, neural networks and signal analysis as well as familiarity with Linux. |
||||||||||||||||||||||||
Opmerkingen | Assessment: English practical report (approx. 10 pages) with the structure of a scientific publication, i.e. Introduction, Methods, Results, Discussion, References. Groups may share the Methods and Results parts, but the Introduction and Discussion must be written individually. The reports, including at least the first two sections, must be handed in three weeks before the end of the module for correction. Last session: the final version of the complete report must be handed in and the results will be presented. Details: the module requires homework and/or use of the computer rooms during the hours reserved for this module. This module may be given in English. | ||||||||||||||||||||||||
Opgenomen in |
|