授業科目名：

対象学年：

開講学期：

開講形態：

　パターン認識は、○○認識と呼ばれる分野（音声認識、話者認識、文字認識、筆者 識別、画像認識、物体認識等）、自動○○と呼ばれる分野（自動診断、自動計測、自 動検査、自動選別、自動同定、自動案内等）、ゲームプログラムの分野（チェスプロ グラム、将棋プログラム、囲碁プログラム等）などが関連する基本要素技術である． これらの分野に共通する基本的な知識や手法を体系的に講義する．
　講義は、・パターン認識とは、・パターン認識の過程、・パターンの識別、・パタ ーンの特徴抽出、の４つの章からなる．1〜2章では、パターン認識に関する全般的・ 基本的な事項や処理の流れを説明する．３章では、パターン認識の代表的な識別法と して、識別関数、ニューラルネット、ベイズ決定規則、最近傍法を説明する．音声認 識等でよく用いられるＤＰマッチングやＨＭＭ（隠れマルコフモデル）についても紹 介する．４章では、パターンの特徴抽出に関連する手法として、クラスタリング、ベ クトル量子化、主成分分析、重判別分析を説明する．

　第 1週　パターン認識とは
　第 2週　パターン認識の過程
　第 3週　識別関数
　第 4週　ニューラルネット
　第 5週　（同上）
　第 6週　ベイズ決定規則
　第 7週　正規分布パターンのベイズ決定規則
　第 8週　（同上）
　第 9週　最近傍法
　第10週　クラスタリング
　第11週　ベクトル量子化
　第12週　主成分分析
　第13週　重判別分析
　第14週　ＤＰマッチング
　第15週　ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）

　筆記試験

　鳥脇純一郎、認識工学、コロナ社、2781円(1993)

　森健一監修、パターン認識、電子情報通信学会、2900円(1988)

　確率統計学、応用確率論、情報理論、信号処理、画像工学の科目を履修しておくこ とが望ましい．