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패턴인식 개론 : MATLAB 실습을 통한 입체적 학습

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    출판사 서평

    누구를 위한 책인가

    이 책의 주 대상층은 대학의 전기․전자․컴퓨터 관련학과에서 패턴인식, 인공지능, 데이터 마이닝에 관심을 가지고 있는 고급과정의 학부생과 이 분야를 전공하는 대학원생은 물론 이에 관심을 가지고 있는 사람을 대상으로 한다.



    선수 연계 과목

    패턴인식이라는 주제는 공학적인 응용 분야에 속하는 주제이다. 따라서 여러 분야의 사전 지식을 필요로 한다. 특히, 수학의 많은 분야 중 패턴인식의 이해를 선형대수학과 확률과 통계에 대한 이해가 필수적이다. 선수 연계 과목을 이수한 후 기본적인 알고리즘에 관한 이해와 훈련이 되어 있다면, 패턴인식에 더욱 편하게 접근할 수 있을 것이다.



    1장에서는 인공지능의 가능성에 관한 철학적 논쟁인 튜링(Turing)과 써얼(Searle)의 논쟁을 소개하고, 인공지능 구현의 한계를 통하여 인공지능의 역할과 의미를 재고해본다.

    2장에서는 패턴인식과 관련된 용어들을 정의하고 패턴인식과 관련된 응용 분야를 소개한다.

    3장과 4장에서 선형대수학과 확률과 통계를 요약 정리하여 복습한다.

    5장, 6장, 7장에서는 패턴인식의 중요한 접근법 중의 하나인 확률 통계적 접근법을 이해하기 위해 확률 통계적 개념들을 설명한다.

    8장에서는 데이터 마이닝의 기본이 되는 벡터 양자화 / 클러스터링 방법에 대하여 설명한다.

    9장에서는 모수적 밀도 추정법인 확률 통계적 패턴인식 접근법을 보다 견고하게 하기 위한 방법으로 GMM이라는 모델링 방법에 관하여 설명한다.

    10장에서는 비모수적 밀도 추정에 관하여 설명한다.

    11장과 12장에서는 데이터를 다루는 주성분 분석법과 선형 판별 분석법에 대해서 학습한다.

    13장, 14장, 15장에서는 인공 신경망과 유전 알고리즘에 관하여 설명한다.

    16장에서는 음성과 같은 시계열 패턴인식에 적용되는 DTW라는 알고리즘에 관하여 설명한다.

    17장에서는 음성 인식의 기수라고 할 수 있는 HMM 알고리즘에 대하여 학습한다.

    18장에서는 Vladimir Vapnik과 그의 AT&T Bell 연구소의 팀이 개발한 식별 방법인 SVM에 관하여 설명한다.

    목차

    Chapter 1 인공지능의 가능성과 한계

    1. 인공지능의 가능성에 대한 긍정적 입장

    2. 인공지능의 가능성에 대한 부정적 입장

    3. 컴퓨터와 뇌의 작용에 관한 착각

    4. 신경망의 한계

    5. 불교 유식학의 입장



    Chapter 2 패턴인식의 개요

    1. 패턴인식의 정의

    2. 특징과 패턴

    3. 패턴인식 시스템의 구성요소와 설계 사이클

    4. 패턴인식의 유형과 분류기

    5. 패턴인식의 접근법

    6. 패턴인식의 응용 분야

    7. 패턴인식의 예



    Chapter 3 선형 대수학 - 벡터와 행렬

    1. 벡터 이론

    2. 행렬 대수



    Chapter 4 기초 통계와 확률 이론

    1. 기초 통계

    2. 확률 이론



    Chapter 5 확률변수와 확률분포

    1. 확률변수

    2. 확률분포

    3. 확률함수의 종류

    4. 벡터 랜덤변수

    5. 랜덤벡터의 통계적 특징

    6. 공분산 행렬

    7. 가우시안 분포

    8. MATLAB 실습



    Chapter 6 통계적 결정이론과 확률밀도함수의 추정

    1. 우도비 검증

    2. 오류확률

    3. 베이즈 위험

    4. LRT 결정규칙의 변형

    5. 다중 클래스에 대한 결정규칙

    6. 판별함수

    7. 최우추정법에 의한 확률밀도함수의 추정

    8. MATLAB 실습



    Chapter 7 선형과 이차 분류기

    1. 선형 분류기

    2. 이차 분류기



    Chapter 8 데이터 마이닝의 시작

    1. 교사와 비교사 학습

    2. 비교사 학습의 두 가지 접근법

    3. 벡터 양자화 / 클러스터링

    4. 최적화 기준

    5. k-means 알고리즘과 EM 알고리즘

    6. 비균일 이진 분할

    7. k-means와 이진 분리의 비교와 개선 : LBG 알고리즘

    8. MATLAB 실습



    Chapter 9 견고한 확률 모델 - 가우시안 혼합 모델

    1. 가우시안 혼합 모델이란?

    2. GMM의 학습 : EM 알고리즘

    3. EM 알고리즘의 필요성

    4. EM 알고리즘의 일반화

    5. EM 알고리즘과 k-means 클러스터링 알고리즘

    6. MATLAB 실습



    Chapter 10 비모수 밀도 추정법

    1. 비모수 밀도 추정이란?

    2. 히스토그램

    3. 커널 밀도 추정

    4. Parzen 창에 의한 커널 밀도 추정

    5. 스무스 커널을 이용한 커널 밀도 추정

    6. k-NNR을 이용한 밀도 추정

    7. 비모수 밀도 추정을 이용한 패턴인식

    8. MATLAB 실습



    Chapter 11 특징 벡터의 차원 축소 - 구성분 분석법

    1. 차원의 저주

    2. 고유벡터와 고유값

    3. 주성분 분석

    4. MATLAB 실습



    Chapter 12 선형판별 분석법 - LDA

    1. 선형판별분석법과 Fisher의 성형판별식

    2. 2진 분류에 적용된 LDA

    3. C-클래스 분류에 적용된 LDA

    4. LDA의 두 가지 접근법과 한계

    5. MATLAB 실습



    Chapter 13 신경 세포 모델링 - 인공 신경망

    1. 신경세포의 모델링과 인공 신경망의 태동 : McCulloch and Pitts(1943)

    2. 헤브의 학습 규칙 Hebb(1949)

    3. 인공 신경망의 번성과 퍼셉트론 : Rosenblatt(1958)

    4. LMS 학습 규칙 : Wideow and Hoff(1960)

    5. 인공 신경망의 암흑기 : Minsky and Papert(1969)

    6. 인공 신경망의 부활과 역전파(BP) 알고리즘 : Rumelhart, Hinton and Williams(1986)

    7. 패턴 인식과 인공 신경망의 구조

    8. MATLAB 실습



    Chapter 14 뇌 영역 모델링-자기 조직화 특징 지도

    1. 자기 조직화 특징 지도란?

    2. SOFM의 학습 과정과 장점

    3. 학습절차와 사용되는 함수들

    4. 2차원 지도의 자기 조직화

    5. 2차원 데이터 분포를 대표하는 1차원 체인 형성 자기 조직화

    6. SOFM을 이용한 음성인식

    7. MATLAB 실습



    Chapter 15 기발한 최적화 방법 - 유전 알고리즘

    1. 최적화 문제와 유전 알고리즘 개요

    2. 유전 알고리즘의 특징

    3. 유전 알고리즘과 진화 알고리즘

    4. 유전 알고리즘의 구성요소

    5. 유전 연산자

    6. 적합 함수

    7. SSGA

    8. 순회 판매원 문제에 적용된 유전 알고리즘

    9. MATLAB 실습



    Chapter 16 시계열 패턴 인식의 시작 - 동적 계획법과 DTW

    1. 정적 패턴과 동적 패턴

    2. 동적 계획법

    3. 예제를 통한 동적 계획법의 이해

    4. DTW 알고리즘

    5.MATLAB 실습



    Chapter 17 음성 인식의 기수 - HMM

    1. 확률 행렬과 마르코프 연쇄

    2. 마프코프 가정, 마르코프 모델, 마르코프 과정

    3. 은닉 마르코프 모델

    4. HMM의 3가지 문제와 해법

    5. 확률 평가 문제와 해법

    6. 최적 상태열 문제와 해법

    7. 파라메터 추정의 문제와 해법

    8. MATLAB 실습



    Chapter 18 최적 분류를 향한 끝없는 도전 - SVM

    1. SVM 소개

    2. 최적 분류 초평면

    3. 최대 마진의 수식화

    4. 선형 SVM의 학습

    5. KKT조건과 마진 최대화

    6. Suppot Vector 전개와 판별함수

    7. 비선형 SVM

    8. 커널 트릭

    9. MATLAB 실습



    부록 MATLAB사용법

    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    동아대학교에서 전자공학 석사 학위를 받았다. ㈜이지하모니 부설 기술연구소장, 동명정보기술원 생체 인식 과정 코스매니저, 부산대학교 산학협력단 전임 연구원을 거쳐 현재는 동아대학교 멀티미디어 연구센터 계약 교수로 재직 중이며, 음성 및 영상 신호처리, 패턴인식 응용 시스템 개발과 관련된 연구를 하고 있다. 저서로는 [멀티미디어 사운드 프로그래밍](영진닷컴, 2003)이 있다.

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