TECNICHE DI RICONOSCIMENTO STATISTICO Applicazioni alla lettura automatica di testi (OCR) A.A. 2010/2011

Titolare: E.Ottaviani

CONTENUTI  Il breve corso presenta una sintetica panoramica delle tecniche statistiche per il riconoscimento di forme (pattern). La trattazione analizza gli aspetti generali relativi alla impostazione statistica del problema e tratta più specificatamente i temi collegati alla lettura automatica di testi (OCR), che costituisce oggi una delle applicazioni di maggiore rilevanza. ARGOMENTI TRATTATI   Introduzione generale Teoria della decisione Costruzione di un classificatore statistico Classificatori non parametrici Reti neurali La lettura automatica (OCR) Rassegna di applicazioni Riduzione delle features Support Vector Machines MATERIALE ON-LINE Il materiale del corso è tutto disponibile nei seguenti files in formato pdf che contengono le presentazioni utilizzate Prima parte  Seconda parte  Terza parte  Quarta parte  Quinta parte  Tutorial Statistical Pattern Recognition  Dati per Esercizi  Per ogni questione inerente i contenuti del corso scrivete a: ennio.ottaviani@onairweb.com Per la parte di laboratorio, il corso fa uso del linguaggio Matlab. Chi non conoscesse questo linguaggio, può consultare questo corso introduttivo.

APPROFONDIMENTI  Per chi desideri approfondire i temi del riconoscimento suggerisco qui alcuni testi introduttivi ed una serie di link a siti specialistici LIBRI DI TESTO R.Duda, P.Hart, D.Stork, Pattern Classifcation, Wiley, (2001) S.Theodoridis, K.Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press, (2006) C.Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, (2007) LINKS Pattern Recognition Information    International Association of Pattern Recognition    Center of Excellence for Document Analysis and Recognition