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  • IntroPR - Introduction to Pattern Recognition
  • Prüfer: Elli Angelopoulou
  • Beisitzer: unbekannt
  • Bachelor Vertiefungsrichtung, 7.5 ECTS
  • Stimmung: super
  • Fragen Englisch, Antworten durfte man auf Deutsch oder Englisch - ich hab hin und wieder kurz auf Deutsch gewechselt, wenn ich's grad für einfacher gehalten habe
  • Bei Mutual Information war ich recht unsicher, daher wahrscheinlich auch die weiteren Fragen - die haben aber eher geholfen wieder rein zu finden, dem Ergebnis hat das dann nicht weiter geschadet

Describe the PR-Pipeline

A/D

  • Nyquist Sampling Theorem, explain + formula

Preprocessing

  • Name 3 Preprocessing Methods
  • Thresholding → Intersection of Gaussians (p(Omega_1)p(f|Omega_1) = p(Omega_2)p(f|Omega_2), formula gaussian distribution)
  • Filtering → formulas LSI filter + Convolution

Feature Extraction

  • Name 2 Types (Heuristic & Analytic) and describe them
  • LDA optimization criterion → Rayleigh Quotient with formula
  • Walsh-Hadamard-Transform, describe, connection matrix lines ↔ walsh-basis functions, explain Kronecker Produkt, formula for H_M = H_2 (x) … (x) H_2 –> M = 2^q, q factors, H_M = Phi^T

Feature Selection

  • Mutual Information → formula, explain, independant random variables: p(x, y) = p(x)*p(y), what is p(x) and p(y) → p( c ) and p(Omega_k)

Classification

  • Bayesian Decision Function (max posterior probability), apply the bayesian rule ( p(Omega_k | c) = p(c | Omega_k) p(Omega_k) / p( c ) )
  • Approximation of probability distributions by Parzen Windows / kNN → explain the idea, formula p( c ) = K/(NV)