Mustererkennung 2009

Bemerkungen

• Prüfer: Frau Angelopoulou, Herr Hornegger
• Atmosphäre: typische Prüfungssituation - entspannte Prüfer, angespannter Prüfling :)

Fragen

• Big Picture
• Pre-Processing: Erklären Sie mal Histogram Equalization.
• Feature Extraction:
  • Was ist PCA?
    Bildchen
  • Was ist LDA?
    Bildchen
    auf Nachfrage: Optimierungsproblem anhand von Fisher LDA erklärt (Formeln waren ihnen wichtig!)
• Pre-Processing: Welche nicht-linearen Filter kennen Sie?
  Morphologische Filter/Rank-Order Filter: Erosion und Dilation
• Erklären Sie mal Homomorphic Transformation
  Bild multiplikativ mit Störsignal verrauscht →→ Logarithmus →→ Gauss-Filterung →→ exp()

• Erklären Sie mal SVM
  Bildchen (Schlauch)
• Optimierungsfunktion hinschreiben
  max C und wollte dann wohl noch a*c + a_0 >= C
• Constraints beachten? Wie?
  Lagrange Multiplier nach Umformung bzgl. Normierung →→ lambda(a*c + a_0 - 1)
• Was wird bei nicht trennbaren Klassen gemacht?
  Slack-Variablen; Optimierungsfunktion erweitern
• Rosenblatt's Perceptron erklären
• Was für andere Klassifikationsansaetze gibt es noch, bei denen eine lineare Entscheidungsfunktion 'herauskommt'?
  Optimaler und Gauss'scher Klassifikator, Logistic Regression.
• Was sind das jeweils fuer Optimierungsprobleme?
  lineare, nicht lineare, quadratische …
• Wie würden sie diese bzgl. des Optimierungsproblems sortieren?
  Wollte auf … < SVM < Rosenblatt's Perceptron raus, da letzterer mit sich ändernder Menge an falsch klassifizierten Features 'zu kämpfen' hat

Bemerkungen

• Prüfer: Frau Angelopoulou, Herr Hornegger

Fragen

• Big Picture
• Sampling:
  Nyquist Theorem erklären
  '>' oder '>=' bzgl. wie hohe Abtastrate?
• Feature Extraction:
  Walsh-Transformation erklären (Funktionen, Kronecker-Produkt)
  PCA: objective function hinschreiben
• Classification:
  Bayes, optimal?
  Ist jeder Klassifikator, der den Bayes approximiert optimal? AV-Loss, …

• SVM
  objective function aufschreiben
• Rosenblatt's Perceptron
• HMM
  Ausgabewahrscheinlichkeiten
  Forward-Algorithmus (Bildchen war ihm zu wenig; Formel mit 'rausziehen')
  Komplexität
• Deleted Interpolation

• Big Picture
• A/D-Conversion: keine Fragen zu diesem Thema
• Preprocessing: „Welche Filter kennen Sie?“ - Man konnte beliebige Filter aufzählen und musste diese dann erklären.
• Feature Extraction: PCA, LDA
• Classification: HMMs